Aplicación de redes neuronales en la clasificación de imágenes / Florencia Mihaich.
Detalles de publicación: [S.l. : s.n. ], 2014.Descripción: 155 páginas : ilustraciones /algunas color) ; 30 cmTema(s):- Models of Computation
- Computation by abstract devices
- Theory of Computation
- Artificial intelligence -- Learning
- Theory of Computation -- Models
- Pattern Recognition -- Clustering
- Teoria de la computación
- Inteligencia artificial
- Imágenes digitales
- Clasificación
- Red neuronal
- Perceptrón
- K-means
- SOM
- Ingeniería de software
- Diseño de software
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Trabajo Especial de Grado | FaMAF Secc. Tesis y Trabajos especiales | Trabajo Especial Computación CAJA 17 - 22150 | 1 | Disponible | 22150 |
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.
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.