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Reconocimiento de patrones y generación de caracterÃsticas con restricciones temporales
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, investigar, desarrollar y evaluar métodos computacionales en aprendizaje automático y reconocimiento estadÃstico de patrones, en particular clasificación supervisada, no supervisada, reducción de dimensión y análisis de rendimiento. El segundo objetivo general es investigar métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general e imágenes digitales en particular, desde el punto de vista del método de clasificación subyacente, su poder de discriminación y su posible aplicación en tiempo real.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Generación de caracterÃsticas, análisis de imágenes y reconocimiento de patrones con restricciones temporales
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es analizar, desarrollar y evaluar modelos y métodos computacionales.
Los dos ejes principales de investigación son, generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones. Se analizan métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general y de imágenes digitales en particular. Todos los sistemas de reconocimiento de patrones diseñados o analizados responden a un modelo integral, en los cuales el énfasis esta dado en el análisis cientÃfico de cada etapa o método empleado, descartando soluciones empÃricas no justificadas y aplicaciones reite- rativas sin aporte cierto. El método de clasi- ficación subyacente, la relación con el modelo de generación y el análisis de rendimiento es evaluado para determinar su po- sible aplicación en tiempo real.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Reconocimiento Automático de Patrones, Análisis de Imágenes y Generación de CaracterÃsticas
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar métodos computacionales de reconocimiento estadÃstico de patrones en particular clasificación supervisada, no supervisada, reducción de dimensión y análisis de rendimiento. El segundo objetivo general es investigar métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general e imágenes digitales en particular, desde el punto de vista del método de clasificación subyacente, su poder de discriminación y su posible aplicación en tiempo real.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas en Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es analizar, desarrollar y evaluar modelos y métodos computacionales.
A partir de los resultados obtenidos y los métodos propuestos el segundo objetivo es la transferencia de los mismos y el estudio de las técnicas de enseñanza-aprendizaje más adecuadas para los temas abordados.
Los dos ejes principales de investigación son, generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones. Se analizan métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general y de imágenes digitales en particular, considerando el método de aprendizaje supervisado subyacente y su poder de discriminación. El segundo eje se centra en estudiar, desarrollar y evaluar métodos computacionales de reconocimiento estadÃstico de patrones, en particular métodos de clasificación supervisada, no supervisada y reducción de dimensión.
Todos los sistemas de reconocimiento de patrones diseñados o analizados responden a un modelo integral, en los cuales el énfasis esta dado en el análisis cientÃfico de cada etapa.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es analizar, desarrollar y evaluar modelos y métodos computacionales.
A partir de los resultados obtenidos y los métodos propuestos el segundo objetivo es la transferencia de los mismos y el estudio de las técnicas de enseñanza-aprendizaje más adecuadas para los temas abordados.
Los dos ejes principales de investigación son, generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones. Se analizan métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general y de imágenes digitales en particular, considerando el método de aprendizaje supervisado subyacente y su poder de discriminación. El segundo eje se centra en estudiar, desarrollar y evaluar métodos computacionales de reconocimiento estadÃstico de patrones, en particular métodos de clasificación supervisada, no supervisada y reducción de dimensión.
Todos los sistemas de reconocimiento de patrones diseñados o analizados responden a un modelo integral, en los cuales el énfasis esta dado en el análisis cientÃfico de cada etapa.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Generación de caracterÃsticas, análisis de imágenes y reconocimiento de patrones con restricciones temporales
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es analizar, desarrollar y evaluar modelos y métodos computacionales.
Los dos ejes principales de investigación son, generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones. Se analizan métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general y de imágenes digitales en particular. Todos los sistemas de reconocimiento de patrones diseñados o analizados responden a un modelo integral, en los cuales el énfasis esta dado en el análisis cientÃfico de cada etapa o método empleado, descartando soluciones empÃricas no justificadas y aplicaciones reite- rativas sin aporte cierto. El método de clasi- ficación subyacente, la relación con el modelo de generación y el análisis de rendimiento es evaluado para determinar su po- sible aplicación en tiempo real.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es analizar, desarrollar y evaluar modelos y métodos computacionales.
A partir de los resultados obtenidos y los métodos propuestos el segundo objetivo es la transferencia de los mismos y el estudio de las técnicas de enseñanza-aprendizaje más adecuadas para los temas abordados.
Los dos ejes principales de investigación son, generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones. Se analizan métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general y de imágenes digitales en particular, considerando el método de aprendizaje supervisado subyacente y su poder de discriminación. El segundo eje se centra en estudiar, desarrollar y evaluar métodos computacionales de reconocimiento estadÃstico de patrones, en particular métodos de clasificación supervisada, no supervisada y reducción de dimensión.
Todos los sistemas de reconocimiento de patrones diseñados o analizados responden a un modelo integral, en los cuales el énfasis esta dado en el análisis cientÃfico de cada etapa.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Generación de caracterÃsticas, análisis de imágenes y reconocimiento de patrones con restricciones temporales
Este trabajo describe una lÃnea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es analizar, desarrollar y evaluar modelos y métodos computacionales.
Los dos ejes principales de investigación son, generación de caracterÃsticas y reconocimiento estadÃstico de patrones. Se analizan métodos de generación de caracterÃsticas a partir de señales en general y de imágenes digitales en particular. Todos los sistemas de reconocimiento de patrones diseñados o analizados responden a un modelo integral, en los cuales el énfasis esta dado en el análisis cientÃfico de cada etapa o método empleado, descartando soluciones empÃricas no justificadas y aplicaciones reite- rativas sin aporte cierto. El método de clasi- ficación subyacente, la relación con el modelo de generación y el análisis de rendimiento es evaluado para determinar su po- sible aplicación en tiempo real.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
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