CATÁLOGO DE LA BIBLIOTECA DE LA FaMAF
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Aplicación de redes neuronales en la clasiificación de imágenes / Florencia Mihaiich.

By: Mihaich, Florencia, 1987-.
Contributor(s): Bustos, Oscar Humberto, 1947- [dir.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: [S.l. : s.n. ], 2014Description: 155 p. : il. (algunas col.) ; 30 cm.Subject(s): Models of Computation | Computation by abstract devices | Theory of Computation | Artificial intelligence -- Learning | Pattern Recognition -- Models | Pattern Recognition -- Clustering | Teoria de la computación | Inteligencia artificial | Imágenes digitales | Clasificación | Red neuronal | Perceptrón | K-means | SOM | Ingeniería de software | DiseñoOnline resources: Acceso a Versión Digital Disponible en línea.
Partial contents:
Imágenes digitales y clasificación -- Red neuronal artificial Perceptrón -- Red neuronal artificial de Kohonen -- Software de clasificación ANNIC -- Documento de requerimiento de usuario -- Documento de especificación de software -- Manual de usuario de software.
Dissertation note: Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014. Summary: La eficiencia de la combinación entre los ojos y cerebro humano en resolver problemas de reconocimiento de patrones permiten a los científicos considerar la posibilidad de aplicar sistemas computacionales basados en modelos simples del cerebro humano. La ingeniería del software permite crear esos sistemas de forma robusta y fiable a través del seguimiento de estándares definidos. En este trabajo se pretende exponer un marco teórico sobre la categorización de imágenes digitales, y sobre la estructura y funcionamiento de las redes neuronales Perceptrón multicapas y SOM (mapas de auto organización de Kohonen). En base a estos conceptos, se desea desarrollar un sistema de software de clasificación de imágenes que permita explorar algoritmos de categorización que utilicen redes neuronales, para comparar su efectividad y eficiencia respecto a métodos estándares de clasificación estática.
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Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF
Secc. Tesis y Trabajos especiales
TE C MIH http://www.famaf.unc.edu.ar/institucional/biblioteca/trabajos/638/17067.pdf 1 Available Disponible también en línea. 22150
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Incluye índice y apéndices.

Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.

Bibliografía : p. 91-94.

Imágenes digitales y clasificación -- Red neuronal artificial Perceptrón -- Red neuronal artificial de Kohonen -- Software de clasificación ANNIC -- Documento de requerimiento de usuario -- Documento de especificación de software -- Manual de usuario de software.

La eficiencia de la combinación entre los ojos y cerebro humano en resolver problemas de reconocimiento de patrones permiten a los científicos considerar la posibilidad de aplicar sistemas computacionales basados en modelos simples del
cerebro humano.
La ingeniería del software permite crear esos sistemas de forma robusta y fiable a través del seguimiento de estándares definidos.
En este trabajo se pretende exponer un marco teórico sobre la
categorización de imágenes digitales, y sobre la estructura y funcionamiento de las redes neuronales Perceptrón multicapas y SOM (mapas de auto organización de Kohonen). En base a estos conceptos, se desea desarrollar un sistema de software de clasificación de imágenes que permita explorar algoritmos de categorización que utilicen redes neuronales, para
comparar su efectividad y eficiencia respecto a métodos estándares de clasificación estática.

Disponible en línea.

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