Generación de características y reconocimiento estadístico de patrones
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...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52961 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
|---|