Este proyecto abordará la caracterización de dinámicas en campos de esfuerzos usando estrategias de visión artificial en el análisis de videos de fotoelasticidad, bajo una aproximación cinemática y para muestras de piezas acrílicas sometidas a cargas de compresión. El proyecto propone el análisis de las dinámicas desde tres tipos de aproximaciones: (1) mediante la descripción de trayectorias de cambios de intensidad de pixeles, usando sistema de coordenadas trasladantes basado en la representación Frenet-Serret; (2) mediante la descripción de dinámicas de características puntuales y espaciales usando redes neuronales recurrentes tipo Elman, y (3) mediante el análisis de las secuencias de imágenes desde la perspectiva de textura dinámicas con el objetivo de establecer las relaciones temporales en relación a las franjas resultantes de los procesos de fotoelasticidad. Se espera establecer, identificar, reconocer y clasificar comportamientos de dinámicas de las imágenes, con zonas de alta y baja concentración esfuerzos, aunque los patrones de franjas de fotoelasticidad no sean desenvueltos, presenten ruido y/o problemas de franjas isoclínicas.