CATÁLOGO DE LA BIBLIOTECA DE LA FaMAF
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Función de pertenencia a través del uso de funciones de verosimilitud, estimadores robustos y métodos análogos al de clasificación ICM / Aureliano A. Guerrero.

By: Guerrero, Aureliano Andrés, 1980-.
Contributor(s): Adrover, Jorge Gabriel, 1961- [co dir.] | Bustos, Oscar Humberto, 1947- [dir.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: [S.l. : s.n. ], 2014Description: xiii,137 p. : il. ; 30 cm.Subject(s): Inference from stochastic processes and fuzziness | Random fields -- image analysis | Spatial processes | Robustness and adaptive procedures | Asymptotic properties of estimators | Inferencia | M- estimadores | Método de Monte Carlo | Modelos difusos | Radar de apertura sintética | Ruido speckle | Robustez | VerosimilitudOnline resources: Acceso a Versión Digital Disponible en línea.Dissertation note: Tesis (Doctor en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014. Summary: Comúnmente, el área representada por un píxel contiene más de una clase temática. El hecho de que un píxel posea varias clases hace que los datos no sean aptos para el uso de algunas técnicas de análisis convencional de la imagen. En particular en imágenes SAR se ha demostrado que la distribución G I0 puede ser considerada como el Modelo Universal para el retorno de la intensidad. Esta distribución tiene dos parámetros por lo general desconocidos relacionados a la textura y escala (brillo) de la señal. En base a estimaciones del parámetro de textura (bajo el supuesto de escala conocida) se hacen conclusiones y se toman decisiones respecto a si un píxel determinado pertenece a una clase temática u a otra. En el presente trabajo estudiaremos las ventajas y desventajas de un método basado en robustez sobre alguno de los métodos clásicos en cuanto a la estimación de este parámetro y el comportamiento de estos estimadores en una función que definiremos y llamaremos grado de pertenencia.
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Tesis de Doctorado Tesis de Doctorado FaMAF
Vitrina
T M G934 https://www.famaf.unc.edu.ar/documents/1170/DMat83.pdf 1 Available Ej. de CONSULTA. Disponible también en línea. 22081
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Incluye anexos, lista de figuras y lista de tablas.

Tesis (Doctor en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.

Bibliografía : p. 135-137.

Comúnmente, el área representada por un píxel contiene más de una clase temática. El hecho de que un píxel posea varias clases hace que los datos no sean aptos para el uso de algunas técnicas de análisis convencional de la imagen. En particular en imágenes SAR se ha demostrado que la distribución G I0 puede ser considerada como el Modelo Universal para el retorno de la intensidad. Esta distribución tiene dos parámetros por lo general desconocidos relacionados a la textura y escala (brillo) de la señal. En base a estimaciones del parámetro de textura (bajo el supuesto de escala conocida) se hacen conclusiones y se toman decisiones respecto a si un píxel determinado pertenece a una clase temática u a otra. En el presente trabajo estudiaremos las ventajas y desventajas de un método basado en robustez sobre alguno de los métodos clásicos en cuanto a la estimación de este parámetro y el comportamiento de estos estimadores en una función que definiremos y llamaremos grado de pertenencia.

Disponible en línea.

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