http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1404 Sat, 04 Apr 2026 08:57:22 GMT 2026-04-04T08:57:22Z http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/4180 11 Jornadas Iberoamericanas de Interacción Humano-Computadora 2025 | Vol. 2 Luna-García, Huizilopoztli Las memorias de las 11 Jornadas Iberoamericanas de Interacción Humano-Computadora (11JIHC´25) reúnen una selección de los trabajos aceptados y presentados en modalidad de artículos cortos (short papers) y artículos largos (full papers) durante el evento realizado en la ciudad de Zacatecas, México, del 7 al 9 de mayo de 2025, bajo un formato híbrido. Las Jornadas fueron organizadas por la Universidad Autónoma de Zacatecas “Francisco García Salinas”, en colaboración con el Consejo Zacatecano de Ciencia, Tecnología e Innovación (COZCYT) y la Red Iberoamericana HCI-COLLAB. El eje temático “Interacción Humano-Tecnología en la Era de la Inteligencia Artificial” orientó esta edición hacia el análisis crítico de cómo las tecnologías emergentes transforman las experiencias humanas y sociales, impulsando la accesibilidad, la inclusión y la colaboración en sectores clave como la educación, la salud, la industria y el entretenimiento. En este marco, los artículos enviados proceden de los talleres 7º Workshop en Sistemas Interactivos Inteligentes, 4º Workshop sobre Industria 4.0 e Interacción Humano-Computadora, 4º Workshop de Trabajo Colaborativo y Aprendizaje Colaborativo, 3er Workshop en Cognición e Interacción y 2º Workshop sobre Accesibilidad e Inclusión, los cuales aportan perspectivas metodológicas y aplicaciones avanzadas que fortalecen el entendimiento interdisciplinar de la Interacción Humano-Computadora en escenarios mediados por inteligencia artificial. En atención a los lineamientos editoriales, los trabajos distinguidos como mejores contribuciones no se incluyen en estas memorias, dado que serán publicados en la serie Communications in Computer and Information Science (CCIS) de Springer. Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 GMT http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/4180 2026-03-03T00:00:00Z http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/4179 11 Jornadas Iberoamericanas de Interacción Humano-Computadora 2025 Luna-García, Huizilopoztli Las memorias de las 11 Jornadas Iberoamericanas de Interacción Humano-Computadora (11JIHC´25) reúnen una selección de los trabajos aceptados y presentados en modalidad de artículos cortos (short papers) y artículos largos (full papers) durante el evento realizado en la ciudad de Zacatecas, México, del 7 al 9 de mayo de 2025, bajo un formato híbrido. Las Jornadas fueron organizadas por la Universidad Autónoma de Zacatecas “Francisco García Salinas”, en colaboración con el Consejo Zacatecano de Ciencia, Tecnología e Innovación (COZCYT) y la Red Iberoamericana HCI-COLLAB. El eje temático “Interacción Humano-Tecnología en la Era de la Inteligencia Artificial” orientó esta edición hacia el análisis crítico de cómo las tecnologías emergentes modifican y amplifican las experiencias humanas y sociales, fomentando la accesibilidad, la inclusión y la colaboración en ámbitos como la educación, la salud, la industria y el entretenimiento. En este marco, los artículos enviados corresponden al track principal de las 11 JIHC’25, lo que garantiza la pertinencia temática y la alineación con las discusiones contemporáneas de la comunidad IHC en torno al impacto de la inteligencia artificial en los sistemas interactivos. En atención a los lineamientos editoriales, los trabajos distinguidos como mejores contribuciones no se incluyen en estas memorias, dado que serán publicados en la serie Communications in Computer and Information Science (CCIS) de Springer. Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 GMT http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/4179 2026-03-03T00:00:00Z http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/3947 Adaptación de Dominio en Imágenes para una Mejor Detección de Espigas de Trigo Salas Ibañez, Jesús Eduardo; Moreno Chávez, Gamaliel La densidad de espigas es un componente importante a la hora de determinar la cosecha de trigo. Por esta razón, se ha propuesto estimarla mediante un conteo automático de las espigas de trigo en imágenes a color, tarea en la cual los modelos de redes neuronales para detección de objetos han demostrado gran capacidad. Sin embargo, estos modelos pueden enfrentar problemas para identificar correctamente las espigas cuando existe mucha variación visual en su aspecto en distintas imágenes. Este trabajo presenta una forma de atacar este problema mediante la aplicación de un algoritmo de adaptación de dominio basada en transporte óptimo, con el cual se puede cambiar la paleta de colores de una imagen para que sea visualmente más parecida a otra, reduciendo así parte de esta variación visual. Al aplicar este algoritmo a las imágenes de la base de datos Global Wheat Head Detection 2021, se encontró que se puede aumentar el mAP50 de un modelo YOLOv5s hasta en un 4.1%, lo cual muestra el potencial que tienen las técnicas de adaptación de dominio en la mejora del desempeño de un modelo de detección de objetos. Spike density is an important parameter when determining the wheat yield. For this reason, it has been proposed to estimate it through the automatic counting of wheat heads in color images, a task in which object detection neural network models have demonstrated great capability. However, these models may face difficulties in correctly identifying wheat heads when there is significant visual variation in their appearance across different images. This work presents a way to address this issue by applying a domain adaptation algorithm based on optimal transport, which allows for changing the color palette of an image to make it visually more similar to another one, thereby reducing part of this visual variation. By applying this algorithm to the images from the Global Wheat Head Detection dataset 2021, it was found that the mAP50 of a YOLOv5s model can be increased by up to 4.1%, demonstrating the potential of domain adaptation techniques in improving the performance of an object detection model. Fri, 22 Nov 2024 00:00:00 GMT http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/3947 2024-11-22T00:00:00Z http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/3793 Predicción de Expansión Urbana de las Ciudades Zacatecas-Guadalupe Usando Maquinas de Soporte Vectorial Llamas Valenzuela, Alma Carmina; De la Rosa, José I.; Moreno Chávez, Gamaliel; González Ramirez, Efrén; Villa, Jesús; Celaya Padilla, José M. Las ciudades son espacios físicos en los cuales se establece la pobla-ción. En México, tres de cada cuatro personas viven en una ciudad. La expansión rápida y sin planeación trae consigo consecuencias indeseables para el desarrollo social y económico. El objetivo de este estudio es modelar y predecir la expan-sión urbana en la zona metropolitana Zacatecas-Guadalupe usando máquinas de soporte vectorial, y así realizar una mejor planeación. Para lograr este objetivo se utilizaron mapas de uso de suelo y cobertura terrestre correspondientes al periodo 2000 a 2020, así como la inclusión de variables socioeconómicas, topográficas y atributos culturales. Se desarrolló un modelo de SVM penalizado con una exacti-tud de entrenamiento de un 92.4%, una exactitud de validación 93 % y un F1-Score de 86.3 %. En los resultados obtenidos, se puede observar que la cercanía hacia áreas ya urbanizadas y el tipo de uso de suelo tienen una alta influencia en la urbanización. Adicionalmente, la pendiente del terreno tiene muy poca influen-cia en las decisiones de urbanización. Comparado con otros estudios, este incor-pora variables culturales e integra los valores SHAP, con el objetivo de conocer la influencia de dichas variables en el modelo final. Thu, 06 Jun 2024 00:00:00 GMT http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/3793 2024-06-06T00:00:00Z