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Servicios de recomendación contextual para Instituciones de Educación Superior mediante realidad aumentada utilizando Smartphones y ontologías organizacionales

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El objetivo de esta tesis es el análisis, diseño e implementación de componentes tecnológicos para sistemas de recomendación sensibles al contexto aplicados a instituciones de educación superior, que …

El objetivo de esta tesis es el análisis, diseño e implementación de componentes tecnológicos para sistemas de recomendación sensibles al contexto aplicados a instituciones de educación superior, que utilicen tecnologías de realidad aumentada para mostrar información de personas, lugares y objetos de conocimiento mediante dispositivos multisensoriales.

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  • 1. Servicios de recomendación contextualpara Instituciones de Educación Superiormediante realidad aumentada utilizandoSmartphones y ontologías organizacionalesIng. Rodrigo Alejandro Morán LealDirector: Dr. Juan Gabriel González SernaCodirectora: Dra. Azucena Montes Rendón CARS
  • 2. 2 Contenido Introducción Marco Teórico Estado del Arte Metodología de Solución Pruebas y Resultados Conclusiones
  • 3. 3 Contenido Introducción Marco Teórico Estado del Arte Metodología de Solución Pruebas y Resultados Conclusiones
  • 4. 4 Introducción  En los sistemas de recomendación sensibles al contexto (SRSC) se analizan y toman en consideración diferentes factores contextuales para inferir el contexto en que se encuentra el usuario (situación) y adaptar las recomendación a esas circunstancias. Serminario II
  • 5. 5 Introducción En el laboratorio de Sistemas Distribuidos del CENIDET se ha desarrollado un Sistema de Recomendación Sensible al Contexto (SRSC) denominado T-Guía. Con esta SRSC, se le podía proporcionar al usuario información de contexto enriquecido a través de su dispositivo móvil. Cafetería Edificio Administrativo Estacionamiento 2 Edificio de Electrónica Estacionamiento 1 Edificio de Computación
  • 6. 6 Introducción  Sistema T-Guía T-Guía Servidor Cliente T-Guía Repositorio de Aplicaciones Web Módulo para el monitoreo recursos ontológicos de acciones y evaluación Sistema de poblado de ontologías Base de hechos Sistema generador de mapas SVG Módulo gestor de semántica recomendaciones Bitácora de Sistema de poblado automático actividad Sistema de entrenamiento RA Módulo gestor de Repositorio de argumentación Sistema de entrenamiento servicio de Recomendaciones recursos no ontológicos ubicación wif/BT/RFID/QRCode Módulo gestor de mapas SVG Gestor de conocimiento Mapas SVG Módulo de pre-filtrado de ítems Módulo para gestión de Base de hechos Realidad Aumentada Relacional Módulo de extracción de items Argumentación Módulo para servicio de Generador recomendaciones adaptativo ubicación Wifi/BT/RFID/QRC Base de Conocimiento Generador de argumentación adaptativo Módulo de entrenamiento para servicio de ubicación Módulo para actualizar ítems pre-filtrados Repositorio de Servicios de Ubicación Recomendaciones Módulo de ubicación WiFi/BT Módulo de ubicación RFID/NFC Repositorio de Módulo de ubicación QRCode Mapas SVG Servicios de Guiado Mapeo de espectro Módulo de gestión de mapas SVG inalámbrico Módulo de gestión RA
  • 7. 7 Introducción Usuario Capacidades Capital Infraestructura Tecnológicas Intelectual Tecnológica Productos Servicios cenidet Edificio Computación Mapas SVG POIs - Aula 1 (Cañón, Smartboard, pinzarrón) Actividades: -7-8 Clase Academia Dependencia -8-10 Libre Mapa Computación Empresas -10-12 Clase IES/CI de Gobierno -12-14 Seminario -14-18 Libre Ver Planta alta>> Sistema Repositorio de Recomendador USUARIOS Usuarios Organización
  • 8. 8 Introducción  Para innovar la interacción con la información contextual de la organización en esta tesis se diseñaron e implementaron componentes tecnológicos de realidad aumentada para complementar T-Guía. Interfaz convencional
  • 9. 9 Objetivo  El objetivo de esta tesis es el análisis, diseño e implementación de componentes tecnológicos para sistemas de recomendación sensibles al contexto aplicados a instituciones de educación superior, que utilicen tecnologías de realidad aumentada para mostrar información de personas, lugares y objetos de conocimiento mediante dispositivos multisensoriales.
  • 10. 10 Descripción del Problema  La técnica de interacción multimodal que explota técnicas de realidad aumentada implica insertar información contextual del entorno real a través de objetos virtuales sobre las imágenes de video en tiempo real.  Para la inserción de objetos virtuales en el video en tiempo real se requiere que el dispositivo utilice sus capacidades sensoriales para determinar la orientación del campo electromagnético y la orientación hacia donde está apuntando la cámara para poder visualizar los ítems seleccionados por el SRSC que se encuentran contextualmente .
  • 11. 11 Contenido Introducción Marco Teórico Estado del Arte Metodología de Solución Pruebas y Resultados Conclusiones
  • 12. 12 Computación ubicua  La computación ubicua se encarga del diseño de ambientes inteligentes que integran computadoras o dispositivos que sean capaces de registrar los cambios o actividades que se efectúan en el entorno [Weiser 1993]
  • 13. 13 Tecnologías sensoriales en los Smartphones  Un sensor es un dispositivo capaz de transformar los datos recibidos del entorno y permite que algún dispositivo móvil pueda interpretarlos [Akyildiz 2002].  Los sensores que ayudan al dispositivo a conocer su orientación son los siguientes:  Magnetómetro  Giroscopio  Acelerómetro
  • 14. 14 Magnetómetro  Es el tipo de sensor que permite medir la intensidad y dirección de alguna señal magnética.  Se utiliza para saber hacia donde quedan los puntos cardinales, utilizando el norte magnético de la tierra
  • 15. 15 Giroscopio  El giroscopio registra el posicionamiento de la orientación con respecto a los 3 ejes del dispositivo
  • 16. 16 Acelerómetro  El acelerómetro se encarga de medir las aceleraciones y las vibraciones del dispositivo en determinada dirección  Algunos dispositivos implementan acelerómetros de 3 ejes para conocer la orientación
  • 17. 17 Realidad aumentada  Es un área de investigación que se procura mejorar la interacción con el entorno real mediante la superposición de información virtual [Schmalstieg 2011]  Se enfoca en 3 principales características  Inserción de objetos virtuales en entornos reales  Identificación de elementos en el entorno  Interacción en tiempo real
  • 18. 18 Realidad aumentada  Los elementos del entorno pueden ser identificados mediante diferentes tipos de técnicas  Marcadores visuales  Reconocimiento visual  Identificación sensorial
  • 19. 19 Marcadores visuales  Son imágenes que contienen un código preestablecido  Ayudan a controlar los patrones visuales que serán identificados
  • 20. 20 Reconocimiento visual  Se identifican formas y puntos clave de los objetos en tercera dimensión  Requieren algoritmos de reconocimiento visual de objetos
  • 21. 21 Identificación sensorial  Se emplean los sensores de orientación para identificar los elementos del entorno
  • 22. 22 Contenido Introducción Marco Teórico Estado del Arte Metodología de Solución Pruebas y Resultados Conclusiones
  • 23. 23 Estado del arte  Se analizaron sistemas y herramientas que tuvieran un objetivo similar a este proyecto de tesis  Se evaluaron las técnicas utilizadas para identificar los diversos elementos en el entorno
  • 24. 24 Estado del arte Entorno Captura Aumentación Dispositivo Usuario [Park 2010] Museo de Reconocimiento Inserción personas · Cámara inserción de objetos patrimonio cultural, visual y por y objetos virtuales · GPS virtuales para suele utilizar el GPS orientación en los objetos · Acelerómetro representar para la localización contextualizados del · Giroscopio información de las entorno · Magnetómetro exhibiciones [Zöllner 2009] museos de Reconocimiento inserción de lugares · Cámara El usuario podía arqueología y visual de pinturas virtuales, cuadros · Acelerómetro obtener información patrimonio cultural en el entorno con mensajes de · Giroscopio y visualizar lugares texto virtuales desde distintas perspectivas [Turk 2010] institución de Identificación Remarca la figura · Cámara Permitió desarrollar educación superior sensorial por de los objetos · Acelerómetro una metodología orientación y detectados · Giroscopio para insertar reconocimiento · Magnetómetro objetos de manera visual de objetos en precisa 3D [Ajanki 2011] institución de reconocimiento Recuadros · Cámara Proporcionaba al educación superior facial, marcadores transparentes con · Micrófono usuario información visuales, texto informativo del entorno a partir reconocimiento de su interacción y el voz contexto en que se encuentre
  • 25. Entorno Captura Aumentación Dispositivo Usuario25 [Zhu 2008] Centro comercial, se implementó reconocimiento visual de los elabora un acercamiento del · Cámara Se tiene un registro del historial del localización por productos producto y muestra usuario para marcadores información y elaborar las visuales recomendaciones recomendaciones de otros productos de los productos similares [Bellón 2011] Considera la Reconocimiento capaz de insertar · Magnetómetro permite insertar implementación en sensorial por objetos en 2D y 3D · Acelerómetro objetos virtuales cualquier entorno, orientación de los · Giroscopio especificando la incluye servicios de objetos orientación de estos localización Wi-Fi [Woo 2009] diseñado para Reconocimiento Genera un entorno · Cámara Permite insertar cualquier entorno visual de los objetos virtual con objetos en 2D y 3D en interiores anotaciones de sobre los objetos acuerdo a los del entorno modelos de reconocimiento de objetos [Woo 2010] Orientado para Reconocimiento se basa en el · Acelerómetro Le permite insertar museos, visual de objetos Framework de [Woo · Giroscopio a los usuarios implementa un 2009], integra el · Cámara anotaciones sobre servicio de reconocimiento por las exhibiciones del localización por localización y museo marcadores orientación del visuales dispositivo Proyecto institución de Reconocimiento por Insertará iconos · Magnetómetro proporciona desarrollado educación superior orientación representativos e · Acelerómetro recomendaciones información de los · Giroscopio del entorno de objetos acuerdo al contexto y al perfil del usuario
  • 26. 26 Estado del arte  Muchos de estos proyectos implementaron varias tecnologías para la identificación de POI’s  A pesar que el proyecto desarrollado esta orientado a IES puede ser adaptado fácilmente a cualquier otra organización
  • 27. 27 Contenido Introducción Marco Teórico Estado del Arte Metodología de Solución Pruebas y Resultados Conclusiones
  • 28. Metodología de solución28 Cafetería Edificio Administrativo Obtiene la Estacionamiento 2 ubicación del Edificio de Electrónica usuario Estacionamiento 1 Edificio de Computación Repositorio de ontologías organizacionales Envía la información de ubicación Extrae la información Presenta necesaria de la ontología información para elaborar mediante recomendaciones realidad aumentada Genera un archivo XML Recibe el archivo de con recomendaciones Archivo XML recomendaciones generado
  • 29. 29 Metodología de solución  El usuario descubre elementos que pueden ser de su interés enfocando la cámara del dispositivo el cual despliega información contextual de la IES. Arriba 9 Sur Arriba Este Abajo Oeste 10 Norte
  • 30. 30 Metodología de solución  Este método de identificación de elementos que rodean a un usuario cuando está dentro de una IES depende de su ubicación.  El modelo desarrollado propone 10 (8+2) orientaciones, ocho con respecto a los puntos cardinales, y dos orientaciones adicionales (arriba y abajo). 9 1 1 8 N 2 Arriba N NO NE 7O E3 8 2 6 SO S SE 4 NO NE 5 7O E 3 1 1 8 N 2 8 N 2 NO NE NO NE SO SE 7O E3 7O E3 Abajo 6 S SO SE SO SE 4 6 S 4 6 S 4 5 5 Plano de un edificio 10 5
  • 31. 31 Metodología de solución  Las orientaciones pueden apuntar a varios puntos de interés y estos pueden ser referenciados desde las orientaciones de otros nodos en donde puede estar el usuario. Ubicación 1 Ubicación 2 Ubicación 3 N N NO NE POI NO NE 1 POI O E 2 O E . . . SO SE SO SE S POI S n Serminario II
  • 32. 32 Metodología de solución  Para poder capturar la información contextual de una IES se desarrollo un sistema de información semántico. 1 8 N 2 NO NE 7O E3 SO SE 6 S 4 5
  • 33. 32 Metodología de solución  Para poder capturar la información contextual de una IES se desarrollo un sistema de información semántico. 1 8 N 2 NO NE 7O E3 SO SE 6 S 4 5
  • 34. 32 Metodología de solución  Para poder capturar la información contextual de una IES se desarrollo un sistema de información semántico. 1 8 N 2 NO NE 7O E3 SO SE 6 S 4 5
  • 35. 32 Metodología de solución  Para poder capturar la información contextual de una IES se desarrollo un sistema de información semántico. 1 8 N 2 NO NE 7O E3 SO SE 6 S 4 5
  • 36. 32 Metodología de solución  Para poder capturar la información contextual de una IES se desarrollo un sistema de información semántico. 1 8 N 2 NO NE 7O E3 SO SE 6 S 4 5
  • 37. 33 Modificaciones a la ontología  Para poder modelar los aspectos anteriores se decidió implementar la ontología ONALIN [Dudas 2009]  Esta ontología permite modelar aspectos de orientación, localización del usuario, puntos de interés y rutas de navegación
  • 38. 34 Modificaciones a la ontología  La ontología ONALIN se integro a la red de ontologías de la siguiente manera
  • 39. 35 Contenido Introducción Marco Teórico Estado del Arte Metodología de Solución Pruebas y Resultados Conclusiones
  • 40. 36 Pruebas  Se elaboraron pruebas mas completas con ayuda de los archivos de prueba desarrollados en [González 2012]  El archivo JSON instanciará la infraestructura y referenciará a los POIs en el archivo XML Generación de objetos virtuales
  • 41. 37 Elaboración de pruebas  Las recomendaciones están orientadas a 3 tipos de usuarios  Se consideraron 9 archivos para cada tipo de usuario, 27 en total  Para cada uno de estos archivos se generara un archivo JSON de la planta alta y la planta baja  Para cada uno de los niveles se probará la aplicación en 4 ubicaciones de manera aleatoria  En total se hicieron 108 pruebas en cada nivel, dando 216 pruebas en total
  • 42. 38 Pruebas  La aplicación probó las características que ayudaron a comprobar los requerimientos del proyecto  Inserción de los objetos virtuales en el entorno  Lectura de la información de la ontología  Acceso a las recomendaciones creadas en [González 2012]  Características excluidas  Precisión del sistema  Información recibida en las recomendaciones
  • 43. 39 Escenario de pruebas 7 6 5 4 4 3 2 7 6 2 3 8 1 9 5 1
  • 44. Escenario de pruebas40 22 21 20 19 18 23 17 14 15 25 24 13 14 15 16 26 12 12 27 13 16 11 29 28 10 11 30 34 17 31 32 33
  • 45. 41 Resultados
  • 46. 42 Resultados
  • 47. 43 Resultados  En la primera ejecución de las pruebas el 98.14% resultaron exitosas  Los errores principalmente se debieron a la sintaxis de los archivos JSON y XML  Una vez corregidos esos errores se volvieron a ejecutar las pruebas, obteniendo un 100% de éxito
  • 48. 44 Contenido Introducción Marco Teórico Estado del Arte Metodología de Solución Pruebas y Resultados Conclusiones
  • 49. 46 Conclusiones  Pudo desarrollarse una aplicación capaz de presentar las recomendaciones del entorno a través de tecnologías de realidad aumentada  Se implementaron algoritmos que permiten aprovechar los sensores de orientación para descubrir los diferentes elementos en el entorno
  • 50. 47 Aportaciones  se publico en el CIINDET el articulo con el título “Análisis de Técnicas para el Reconocimiento de Objetos en Aplicaciones de Realidad Aumentada”  Se elaboró un modelo de identificación por orientaciones, capaz de reconocer POI’s que estén fijos o que se encuentren temporalmente fijos  Se amplio la red de ontologías, incluyendo un segmento de la ontología ONALIN para modelar orientaciones y conexiones entre pasillos, áreas funcionales y plantas de edificios
  • 51. 48 Trabajos futuros  Esta aplicación puede integrarse al sistema junto con las aplicaciones desarrolladas anteriormente  Puede aprovecharse la implementación de la ontología ONALIN para implementar un sistema de navegación, que utilice los estándares definidos para proporcionarle rutas de navegación a usuarios con discapacidades motrices  Otro proyecto que se contempla es la generación semiautomática de los mapas SVG a partir de la instanciación de las ontologías de infraestructura y ONALIN
  • 52. Referencias49  [Ajanki 2011] An Augmented Reality Interface to Contextual Information, Antti Ajanki, Mark Billinghurst, Hannes Gamper, Toni Järvenpää, Melih Kandemir, Samuel Kaski, Markus Koskela, Mikko Kurimo, Jorma Laaksonen, Kai Puolamäki, Teemu Ruokolainen, Timo Tossavainen, Special Issue on Augmented Reality, Volumen 15, 2011  [Akyildiz 2002] A survey on sensor networks, Ian F. Akyildiz, Weilian Su, Yogesh Sankarasubramaniam, and Erdal Cayirci, IEEE communications magazine, Agosto del 2002  [Bellón 2011] Look!: Framework para Aplicaciones de Realidad Aumentada en Android, Sergio Bellón Alcarazo, Jorge Creixell Rojo, Angel Serrano Laguna, Jorge J. Gómez Sanz, Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, 2011  [Dudas 2009] ONALIN: Ontology and Algorithm for Indoor Routing, Patrick M. Dudas, Mahsa Ghafourian, Tenth International Conference on Mobile Data Management: Systems, Services and Middleware, 2009  [Estrada 2010] Generación y explotación de mapas semánticos de instalaciones organizacionales mediante el uso de ontologías, Ricardo Estrada Peláez, CENIDET, México 2010
  • 53. 50 Referencias  [González 2012] Servicio de recomendación contextual mediante ontologías multidimensionales para dispositivos Smartphone, Nimrod González Franco, CENIDET, México 2012  [Park 2010] A Tracking Framework for Augmented Reality Tours on Cultural Heritage Sites, Byung-Kuk Seo, Kangsoo Kim, Jungsik Park, Jong-II Park, Proceedings of the 9th ACM SIGGRAPH Conference on Virtual-Reality Continuum and its Applications in Industry, Estados unidos 2010  [Turk 2010] Location-based augmented reality on mobile phones, Rémi Paucher, Matthew Turk, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2010  [Woo 2009] CAMAR Tag Framework: Context-Aware Mobile Augmented Reality Tag Framework for Dual-reality Linkage, Hyejin Kim, Wonwoo Lee, Woontack Woo, International Symposium on Ubiquitous Virtual Reality, 2009.
  • 54. 51 Referencias  [Woo 2010] Unified Context-aware Augmented Reality Application Framework for User-Driven Tour Guides, Choonsung Shin, Hyejin Kim, Changgu Kang, Youngkyoon Jang, Ahyoung Choi, Woontack Woo, International Symposium on Ubiquitous Virtual Reality, 2010.  [Yris 2012] API Para servicios de localización basada en tecnología RFID, QRCode, WIFI y Bluetooth, Miguel Ángel Yris Pastor, CENIDET, México 2010  [Zhu 2008] Personalized In-store E-Commerce with the PromoPad: an Augmented Reality Shopping Assistant, Wei Zhu, Charles B. Owen, Hairong Li, Joo-Hyun Lee, Electronic Journal for E-commerce Tools, 2008  [Zöllner 2009] An Augmented Reality Presentation System for Remote Cultural Heritage Sites, M. Zöllner, J. Keil, H. Wüst, D. Pletinckx, The 10th International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Cultural Heritage VAST, 2009
  • 55. 52 ¡Gracias!

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