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Aplicación de redes neuronales en la clasificación de imágenes / Florencia Mihaich.

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: [S.l. : s.n. ], 2014.Descripción: 155 páginas : ilustraciones /algunas color) ; 30 cmTema(s): Recursos en línea:
Contenidos parciales:
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.
Nota de disertación: Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014. Resumen: 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 Trabajo Especial Computación CAJA 17 - 22150 1 Disponible 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.

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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