Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales

Este trabajo describe una línea 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 estadístico 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 características 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

Reconocimiento Automático de Patrones, Análisis de Imágenes y Generación de Características

Este trabajo describe una línea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar métodos computacionales de reconocimiento estadístico 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 características 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 características, análisis de imágenes y reconocimiento de patrones con restricciones temporales

Este trabajo describe una línea 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 características y reconocimiento estadístico de patrones. Se analizan métodos de generación de características 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 científico de cada etapa o método empleado, descartando soluciones empíricas 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 características y reconocimiento estadístico de patrones

Este trabajo describe una línea 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 características y reconocimiento estadístico de patrones. Se analizan métodos de generación de características 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 estadístico 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 científico de cada etapa.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Generación de características y reconocimiento estadístico de patrones

Este trabajo describe una línea 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 características y reconocimiento estadístico de patrones. Se analizan métodos de generación de características 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 estadístico 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 científico de cada etapa.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Generación de características, análisis de imágenes y reconocimiento de patrones con restricciones temporales

Este trabajo describe una línea 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 características y reconocimiento estadístico de patrones. Se analizan métodos de generación de características 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 científico de cada etapa o método empleado, descartando soluciones empíricas 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 características y reconocimiento estadístico de patrones

Este trabajo describe una línea 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 características y reconocimiento estadístico de patrones. Se analizan métodos de generación de características 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 estadístico 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 científico de cada etapa.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Generación de características, análisis de imágenes y reconocimiento de patrones con restricciones temporales

Este trabajo describe una línea 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 características y reconocimiento estadístico de patrones. Se analizan métodos de generación de características 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 científico de cada etapa o método empleado, descartando soluciones empíricas 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