Generación de características y reconocimiento estadístico de patrones

Título:

Generación de características y reconocimiento estadístico de patrones

Autor:

Lorenti, Luciano Rolando

Colaboradores:

; Violini, Lucía; Giacomantone, Javier Oscar; Abásolo Guerrero, María José; Bria, Oscar Norberto; Naiouf, Ricardo Marcelo; De Giusti, Armando Eduardo

Temas:

RECONOCIMIENTO DE PATRONESIMÁGENESAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO

En:

Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (18vo : 2016 : Entre Ríos, Argentina)

Resumen:

Este trabajo describe una línea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es analizar, desarrollar y evaluar modelos y métodos computacionales. A partir de los resultados obtenidos y los métodos propuestos el segundo objetivo es la transferencia de los mismos y el estudio de las técnicas de enseñanza-aprendizaje más adecuadas para los temas abordados. Los dos ejes principales de investigación son, generación de características y reconocimiento estadístico de patrones. Se analizan métodos de generación de características a partir de señales en general y de imágenes digitales en particular, considerando el método de aprendizaje supervisado subyacente y su poder de discriminación. El segundo eje se centra en estudiar, desarrollar y evaluar métodos computacionales de reconocimiento estadístico de patrones, en particular métodos de clasificación supervisada, no supervisada y reducción de dimensión. Todos los sistemas de reconocimiento de patrones diseñados o analizados responden a un modelo integral, en los cuales el énfasis esta dado en el análisis científico de cada etapa.

URL/DOI:

Medio:

Soporte electrónico

Tipo de documento:

Artículo

Descripción física:

1 archivo (764,3 kB)

Idioma:

Español

Publicación:

, 2016

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