RECONOCIMIENTO DE PATRONES

En el presente artículo se plantea una alternativa para el problema de reconocimiento de patrones, utilizando una aplicación, polinómica, la cual converge a un punto fijo dado apriori, la sucesión recurrente definida con esta aplicación inicia con el objeto a ser reconocido.Palabras clave. patrón, aplicación, punto fijo, punto fijo atractor, convergenci

Del reconocimiento de patrones a la generalización

En este artículo se dan a conocer una serie de dificultades algebraicas que presentan los estudiantes de nivel medio superior cuando se enfrentan a situaciones de identificación de patrones, así como para construir expresiones algebraicas que representen un proceso de generalización. En el estudio participaron alumnos de diferentes semestres de bachillerato tecnológico, quienes ya habían aprobado el primer curso de álgebra elemental, el cual habían recibido durante el primer semestre de su plan de estudios. Los resultados ponen de manifiesto en alto porcentaje, la idea que tienen los alumnos de siempre representar lo que debería ser una expresión general como una expresión particular. Por otro lado es persistente la incoherencia existente entre un patrón hallado y su respectiva expresión simbólica

Clasificación y reconocimiento de patrones

Cap. 9, pp. 159-179En este capítulo se presentan las ideas básicas de la etapa de clasificación en un sistema de reconocimiento de patrones. Comienza el capítulo recordando los fundamentos del aprendizaje a partir de ejemplos para, posteriormente, hacer una revisión de las métricas y métodos más habituales de evaluación del rendimiento de un clasificador. El capítulo continúa mostrando el ciclo completo de diseño de un clasificador y finalmente, se describen, a modo de ilustración, tres modelos de aprendizaje correspondientes a los enfoques de clasificación supervisada, regresión y clasificación no supervisada

Chess to work patterns in mathematics in Primary Education

Presentamos una propuesta para integrar algunos elementos del ajedrez en la enseñanza y aprendizaje de las matemáticas en segundo y tercer curso de Educación Prima- ria. En particular se orienta hacia el reconocimiento de patrones geométricos y numéricos

Reconocimiento de patrones bajo el enfoque lógico combinatorio.

Introducción: El análisis de datos multidimensionales es un área con mucha demanda en la actualidad. Constantemente se requieren analizar grandes bases de datos con el propósito de reducir su dimensión o de clasificar la información almacenada. Es posible realizar esta tarea mediante un sistema de Reconocimiento de Patrones y este puede ser desarrollado empleando diversos enfoques. El presente trabajo tiene como finalidad estudiar y modelar los conceptos del enfoque Lógico Combinatorio del Reconocimiento de Patrones y se desarrolla a través de cuatro capítulos. En el Capítulo 1 se presentan los antecedentes del método Reconocimiento de Patrones y se dan a conocer las diferentes áreas en las que están presentes problemas que se pueden abordar con esta técnica. Además, se describen algunos enfoques empleados para determinar su solución y, en general, se enuncian los aspectos que componen un Problema de Reconocimiento de Patrones. En el Capítulo 2 se exponen todos los conceptos necesarios para abordar el primer aspecto en la búsqueda de la solución de un problema de Reconocimiento de Patrones: la selección de rasgos. Se describen los procesos que se deben seguir para reducir la dimensión de los datos estudiados y para obtener el valor informacional que aporta cada uno de ellos a la solución del problema. En el Capítulo 3 se desarrolla el segundo aspecto para resolver un problema de Reconocimiento de Patrones: la clasificación de los datos. Existen otros métodos de clasificación, no obstante, este trabajo se enfoca en el de clasificación supervisada y se emplea al Algoritmo tipo votación para este proceso. Finalmente, en el Capítulo 4 se describe, mediante un problema real, el rol de cada uno de los conceptos que emplea el Enfoque Lógico Combinatorio del Reconocimiento de Patrones, hasta el paso de la clasificación. El problema analizado consiste en decidir la aprobación o no de una solicitud de préstamo personal a una entidad bancaria, considerando el nivel de riesgo que se presenta al otorgar un préstamo de este tipo

Reconocimiento de patrones para estructuras cromosómicas

Este artículo propone un método de diseño e implementación de un sistema para la clasificación automática de cromosomas humanos mediante técnica de reconocimiento de patrones. Este sistema es una herramienta que permite ser apoyo para la identificación de posibles síndromes genéticos que ocurren cuando en las células del cuerpo hay un número de cromosomas diferente al de los 46 (23 pares) que corresponden. El tener cromosomas de más o una cantidad inferior constituye una de las causas del desarrollo de algún defecto o síndrome genético. En la primera etapa se realiza un procesamiento de imágenes y una segmentación de los cromosomas la cual es una combinación de técnicas de umbralización local y morfología matemática. Se estudiaron e implementan varios descriptores geométricos y morfológicos representados por un vector de características para la representación de los cromosomas. Se proponen unas redes neuronales artificiales tipo perceptrón multicapa y distancia euclidiana como clasificadores en la etapa de aprendizaje. Los vectores de características y clasificadores se evalúan para dos tareas distintas; reconocimiento de cromosoma vs objetos e identificación de los pares homólogos de cromosomas. De los resultados obtenidos se observa un desempeño aceptable de esta metodología, la cual puede ser empleada para la identificación de aberraciones cromosómicas

Redes neuronales y reconocimiento de patrones

El artículo trata sobre el desarrollo e investigación de las redes neuronales artificiales (RNA) por el éxito obtenido en aplicaciones reales como el reconocimiento estadístico de patrones (REP)

Sistema de reconocimiento de patrones con inteligencia artificial para detectar placas de vehículos requisitoriados para la Policía Nacional del Perú

La presente tesis detalló el desarrollo de un sistema de reconocimiento de patrones con inteligencia artificial para detectar placas de vehículos requisitoriados para la Policía Nacional del Perú; ya que la situación de la organización antes de la implementación del sistema web presentaba deficiencias en cuanto a la búsqueda, control y seguimiento respecto a la tasa de cumplimiento y conformidad por parte de once comisarías pertenecientes a la Policía Nacional del Perú. Por ello, en la presente tesis, se describió los aspectos teóricos del proceso de detección de placas de vehículos requisitoriados (DPVR), además de la metodología a utilizar para el desarrollo del sistema de reconocimiento de patrones (SRP), teniendo a Scrum y XP. La implementación del sistema de reconocimiento de patrones con inteligencia artificial para detectar placas de vehículos requisitoriados para la Policía Nacional del Perú permitió incrementar la eficacia del 64.41% al 86.79% y a su vez incrementar los requisitoriados del 56.56% al 74.45%. Concluyendo que el sistema de reconocimiento de patrones con inteligencia artificial mejoró la detección de placas de vehículos requisitoriados para la Policía Nacional del Perú

Algoritmo de reconocimiento de patrones basado en codificación fisiológica en cerebro de primates

El cerebro humano y animal es capaz de reconocer una gran cantidad de patrones, como por ejemplo caras, utilizando un limitado número de neuronas y algoritmos de procesamiento [Chang et al 2017]. Sin embargo, los algoritmos de reconocimiento de patrones utilizados en la actualidad, incluso aquellos basados en redes neuronales, requieren un alto número de operaciones y capacidad de computo. El objetivo del presente trabajo final de grado es adaptar, desarrollar y validar un algoritmo de reconocimiento de patrones basado en codificación fisiológica en cerebro de primates. Este nuevo algoritmo se comparará con algoritmos existentes en la literatura con objeto de comprobar las ventajas en cuanto a tiempo de cálculo necesario y capacidad computacional.Castel Baixauli, A. (2017). Algoritmo de reconocimiento de patrones basado en codificación fisiológica en cerebro de primates. http://hdl.handle.net/10251/92671TFG