CATÁLOGO DE LA BIBLIOTECA DE LA FaMAF
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Análisis de componentes principales en imágenes de teledetección / Mariana Vargas Vieyra.

By: Vargas Vieyra, Mariana, 1989-.
Contributor(s): Bustos, Oscar Humberto, 1947- [dir.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: [S.l. : s.n. ], 2013Description: 54 p. : il. ; 30 cm.Subject(s): Image processing and computer vision | Probability and statistics -- Multivariate statistics | Procesamiento de imágenes | Probabilidad y estadística | Segmentation | Pixel classification | Componentes principales | Clasificación de imágenesOnline resources: Acceso a Versión Digital. Disponible en línea.
Partial contents:
Acercamiento intuitivo al PCA -- Repaso de estadística -- El problema de la clasificación -- Análisis discriminante -- Análisis de correlación canónica -- Kmeans -- PCA -- Ejemplo de normal multivariada -- Versión rudimentaria de PCA.
Dissertation note: Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2013. Summary: El análisis de componentes principales es una técnica estadística multivariada de analisis de datos de suma utilidad y amplio uso interdisciplinario. En particular ha sido de gran ayuda en el marco del procesamiento de imágenes. En este trabajo exploraremos los aspectos formales, algunos ejemplos sobre imágenes y cómo contribuye al uso de otras técnicas multivariadas.
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Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF
Secc. Tesis y Trabajos especiales
TE C VAR http://www.famaf.unc.edu.ar/institucional/biblioteca/trabajos/638/16924.pdf 1 Available Disponible también en línea. 22015
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Incluye apéndices.

Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2013.

Incluye referencias bibliográfícas : p. 54.

Acercamiento intuitivo al PCA -- Repaso de estadística -- El problema de la clasificación -- Análisis discriminante -- Análisis de correlación canónica -- Kmeans -- PCA -- Ejemplo de normal multivariada -- Versión rudimentaria de PCA.

El análisis de componentes principales es una técnica estadística multivariada de analisis de datos de suma utilidad y amplio uso interdisciplinario. En particular ha sido de gran ayuda en el marco del procesamiento de imágenes. En este trabajo exploraremos los aspectos formales, algunos ejemplos sobre imágenes y cómo contribuye al uso de otras técnicas multivariadas.

Disponible en línea.

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