Reconocimiento automático de patrones

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

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

Los métodos espectrales de agrupamiento explotan la estructura de autovalores de la matriz de semejanza u otras matrices deri- vadas, generando una partición en agrupa- mientos disjuntos. El primer paso en la con- trucción de un algoritmo de clustering ba- sado en teoría espectral de grafos es definir la matriz de similaridad basada en los pesos de las aristas entre nodos [18]. En segundo término se contruye el laplaciano del grafo y luego se realiza el correspondiente análi- sis de autovalores y autovectores [19]. En esta línea de I/D se investigan tres aspectos fundamentales, la construcción de la matriz de semejanza, el análisis de métodos de segmentación [20] y el estudio de alternati- vas para reducir la complejidad compu- tacional para casos particulares [21]. El ter- cer tema central de la línea de I/D descripta en este artículo es el de reducción de di- mensión, asociado directamente con pro- blemas que presentan alta dimensión en sus patrones con respecto al número de mues- tras en el conjunto de diseño y los proble- mas en el que el número de parámetros es relativamente alto con respecto al número de patrones disponibles para el diseño del sistema de clasificación. Se consideran dos abordajes para resolver el problema de re- ducción de dimensión, extracción de carac- terísticas y selección de características. Se estudian dos tipos de problemas supervisa- dos y no supervisados, y transformaciones lineales y no lineales del espacio de caracte- rísticas [22].

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Reconocimiento automático de patrones . Análisis y clasificación automática de series temporales

Reconocimiento automático de patrones . Análisis y clasificación automática de series temporales

Este trabajo describe una línea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar sistemas de reconocimiento automático de patrones en modo supervisado y no supervisado. En modo supervisado el objetivo principal es optimizar la generalización del clasificador. Son estudiadas aplicaciones caracterizadas por medio de señales digitales y en particular series temporales. Se estudian sistemas de reconocimiento estadístico de patrones, métodos de extracción y selección de características, análisis de métricas, técnicas de optimización y clasificadores basados en máquinas de soporte vectorial (SVM).

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Aplicación para el reconocimiento automático de huellas digitales

Aplicación para el reconocimiento automático de huellas digitales

Técnicas basadas en la transformada de Hough. En (Ratha, Karus, Chen, & Jain, 1996) (Ballard, 1981) se utiliza esta transformación para el caso de la comparación de patrones de minucias. La transformada de Hough generalizada transforma el problema de la comparación de patrones de puntos en un problema de detección de máximos en el espacio de Hough de los parámetros de transformación. El método busca la mejor transformación posible para que el conjunto de minucias de la huella de entrada se solape con el conjunto de minucias de la huella de la base de datos. Para que dos puntos sean considerados coincidentes deben tener las mismas coordenadas espaciales dentro de unos márgenes de tolerancia, y el mismo ángulo de orientación. El procedimiento permite la coexistencia de puntos no coincidentes. Se hace discreto el conjunto de todas las posibles transformaciones, y para cada transformación se obtiene una puntuación. El espacio de transformaciones está formado por cuádruplas de parámetros del tipo (s, θ, Δx, Δy), donde cada parámetro se hace discreto según un conjunto de valores; donde: s, es un factor de escala, Δx y Δy, son las traslaciones en los ejes x e y, respectivamente; y θ, es el ángulo de rotación. El algoritmo se desarrolla en dos fases: en la primera, para cada par de minucias, pertenecientes a los dos patrones que se comparan, se calculan todas las posibles transformaciones que las hacen coincidentes. En la segunda fase, se alinean los dos conjuntos de minucias con los parámetros estimados, y se hace el recuento de todas las parejas de minucias coincidentes dentro de una caja de tolerancia. El valor de la puntuación se escala entre 0 y 99. La transformación cuya puntuación es mayor se toma como la óptima, deduciéndose de ella, el valor de similitud entre los dos patrones comparados. El método proporciona un valor de similitud no muy fiable cuando las huellas contienen un número reducido de minucias, ya que en este caso, resulta difícil acumular suficiente evidencia en el espacio de la transformada de Hough. Tampoco es un método fiable cuando la distorsión de las minucias originadas por la elasticidad de la piel es grande.

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Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos

Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos

En los últimos años, el constante incremento de la potencia de cálculo de la unidad central de procesamiento(CPU) especializadas en el proceso de la señal, el gran aumento en la relación capacidad/tamaño de las memorias, así como la notable reducción de los costes de todos estos elementos han provocado que la mayor parte de métodos aplicados al reconocimiento de voz basen su estrategia en la “fuerza bruta” que supone comparar la palabra entrante con un conjunto más o menos extenso de patrones guardados en una memoria. Para conseguir resultados aceptables, estas técnicas deben luchar básicamente con la variabilidad de la señal vocal, en la triple vertiente de amplitud, duración y características frecuenciales. Precisamente esta variabilidad es la que ha inspirado a distintos investigadores el aplicar la teoría de conjuntos difusos a la resolución en distintos niveles del problema que nos ocupa.

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Reconocimiento automático de formas con descriptores de Fourier.

Reconocimiento automático de formas con descriptores de Fourier.

Tesis Profesional | Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez 80 9.- Por ultimo nos dirigimos nuevamente al menú “Patrones” y elegimos el submenú “Reconocer Forma”, inmediatamente un mensaje emergente nos dirá el nombre de la forma del objeto de la imagen que se está analizando, hay que tener en cuenta que los valores del Módulo de Descriptores Polares de la imagen debieron ser cargados previamente en la base de datos local para que la imagen pueda ser reconocida.

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Reconocimiento automático de especímenes lepidópteros en dispositivos de bajo poder computacional

Reconocimiento automático de especímenes lepidópteros en dispositivos de bajo poder computacional

Entre los diferentes métodos de clasificación basados en inteligencia artificial, existen dos enfoques principales para el proceso de entrenamiento, aprendizaje supervisado y no-supervisado. El aprendizaje supervisado trata de minimizar el error de la salida calculada respecto a la salida deseada, es decir, trata de ajustar los pesos en las conexiones de la red para que su salida coincida con las salidas deseadas, siendo necesario un conjunto de datos de entrada previamente conocidos. Este enfoque de aprendizaje consiste en presentar a la red patrones de entrada pertenecientes a un conjunto de ensayo “patrón de estímulos - respuesta correcta” que debe ser elegido cuidadosamente para que pueda representar equilibradamente toda la información que la red necesita aprender [10].

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Herramienta para diseño automático de arquitecturas a medida basadas en redes neuronales para reconocimiento de patrones visuales

Herramienta para diseño automático de arquitecturas a medida basadas en redes neuronales para reconocimiento de patrones visuales

Se propone la construcción de una herramienta que asista en todas las etapas de la construcción de sistemas de reconocimiento de patrones visuales hardware mediante el uso de redes neuronales, más precisamente procesadores ZISC78. La salida de la herramienta es código VHDL y cuenta con la lógica necesaria para llevar a cabo el reconocimiento. Este código es utilizado por el usuario para la configuración de una FPGA, que es la encargada de establecer la coordinación entre los diferentes dispositivos (red neuronal, cámara y bancos de almacenamiento). Las FPGAs son dispositivos programables, con una potencia similar a los ASICs a un menor costo, por lo cual se ajustan adecuadamente a este tipo de sistemas.

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Eigenfaces de imagen reducida para el reconocimiento automático de rostros

Eigenfaces de imagen reducida para el reconocimiento automático de rostros

Se puede pensar en numerosas aplicaciones en las cuales se necesite del reconocimiento de rostros en forma automática. Por ejemplo, en un sistema de seguridad de acceso a lugares físicos o electrónicos; para la identificación de personas en los archivos policiales de delincuentes; o también combinado con otros métodos de reconocimiento más costosos como el de huellas digitales, reduciendo el conjunto de posibles candidatos. Para esto se debe contar con un sistema que permita maximizar la cantidad de aciertos, o minimizar la cantidad de reconocimientos fallidos, dependiendo de la aplicación.

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Monitorizacin automtica de estados de sedacin en seales electroencefalogrficas

Monitorizacin automtica de estados de sedacin en seales electroencefalogrficas

ANFIS constituye una propuesta de Sistema Neuro-Difuso basado en un sistema borroso (fuzzy) de tipo Sugeno de primer u orden cero. Este algoritmo emplea una mezcla de retropropagación para aprender los parámetros antecedentes y la estimación de mínimos cuadrados para determinar los parámetros consecuentes. El procedimiento de aprendizaje consta de dos partes: primero, los patrones o datos de entrada se propagan, y los parámetros consecuentes óptimos se estiman por un procedimiento iterativo de Mínimos Cuadrados, mientras se asume que los parámetros antecedentes son fijados por el ciclo actual a través del conjunto de datos usados en el aprendizaje. En la segunda parte los patrones se propagan una vez más y la retropropagación se usa para modificar los parámetros antecedentes, mientras que los parámetros consecuentes permanecen fijos (17) .

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Desarrollo de un sistema automático de reconocimiento de lenguaje de signos

Desarrollo de un sistema automático de reconocimiento de lenguaje de signos

Este reconocimiento debe hacerse de manera razonable. En el caso de una obra derivada o incorporación en una colección estos créditos deberán aparecer como mínimo en el mismo lugar donde se hallen los correspondientes a otros autores o titulares y de forma comparable a los mismos. Para evitar la duda, los créditos requeridos en esta sección sólo serán utilizados a efectos de atribución de la obra o la prestación en la manera especificada anteriormente. Sin un permiso previo por escrito, usted no puede afirmar ni dar a entender implícitamente ni explícitamente ninguna conexión, patrocinio o aprobación por parte del titular originario, el licenciador y/o las partes reconocidas hacia usted o hacia el uso que hace de la obra o la prestación.

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Redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones

Redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones

En este proyecto interesa especialmente la aplicación de las redes neuronales al reconocimiento de patrones [5]. En esta línea, se han realizado varios desarrollos orientados al reconocimiento de los elementos de muestras histológicas dentro del marco del convenio existente entre el LIDI y la Facultad de Ciencias Médicas de la UNLP [8][11].

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Control neuronal aplicado al reconocimiento de patrones biométricos

Control neuronal aplicado al reconocimiento de patrones biométricos

Los SOM poseen una arquitectura de dos capas (entrada - salida), las funciones de activaciones lineales y flujo de información es unidireccional (son redes en cascada). Las unidades de entrada reciben datos continuos normalizados, se normalizan así mismo los pesos de las conexiones con la capa de salida. Tras el aprendizaje de la red, cada patrón de entrada activará una única unidad de salida. Este tipo de red se distingue de la otra ya el trata de clasificar los patrones de entrada en grupos de características similares, de manera que cada grupo activará siempre la(s) misma(s) salida(s) (46) . Cada grupo de entradas queda representado en los pesos de las conexione de la unidad de salida ganadora. La unidad de salida ganadora para cada grupo de entradas no se conoce a priori, ello se sabrá una vez que se entrene la red, tal como se observa en la Figura 27.

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Una aplicación para el Reconocimiento Automático de Número de Placa en Contexto Mexicano

Una aplicación para el Reconocimiento Automático de Número de Placa en Contexto Mexicano

ANPR ha sido atacado por la literatura especializada en el área de visión computacional, enfocándose principalmente a dos sub problemas: localización de placa dada una imagen y reconocimiento de los caracteres de zonas de interés. Los países que reportan trabajos en este tema son India, China y parte de Europa, por mencionar algunos ejemplos. En estos países, las normas que aplican al diseño e implementación de emplacamiento vehicular son muy estrictas, por lo cual las placas normalmente presentan un fondo blanco y las letras color negro u obscuro, entonces las soluciones para ANPR desarrolladas tienen una problemática menor a la de nuestro país.

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Reconocimiento de Patrones y Generación de Características con Restricciones Temporales

Reconocimiento de Patrones y Generación de Características con Restricciones Temporales

Los métodos espectrales de agrupamiento explotan la estructura de autovalores de la matriz de semejanza u otras matrices deri- vadas, generando una partición en agrupa- mientos disjuntos. El primer paso en la con- trucción de un algoritmo de clustering ba- sado en teoría espectral de grafos es definir la matriz de similaridad basada en los pesos de las aristas entre nodos [18]. En segundo término se contruye el laplaciano del grafo y luego se realiza el correspondiente análi- sis de autovalores y autovectores [19]. En esta línea de I/D se investigan tres aspectos fundamentales, la construcción de la matriz de semejanza, el análisis de métodos de segmentación [20][30] y el estudio de alter- nativas para reducir la complejidad compu- tacional para casos particulares [21]. El ter- cer tema central de la línea de I/D descripta en este artículo es el de reducción de di- mensión, asociado directamente con pro- blemas que presentan alta dimensión en sus patrones con respecto al número de mues- tras en el conjunto de diseño y los proble- mas en el que el número de parámetros es relativamente alto con respecto al número de patrones disponibles para el diseño del sistema de clasificación. Se consideran dos abordajes para resolver el problema de re- ducción de dimensión, extracción de carac- terísticas y selección de características. Se estudian dos tipos de problemas supervisa- dos y no supervisados, y transformaciones lineales y no lineales del espacio de caracte- rísticas [22][31].

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Reconocimiento de patrones de tráfico de red en un ambiente Condor

Reconocimiento de patrones de tráfico de red en un ambiente Condor

Con una infraestructura de 12 máquinas bajo un entorno Condor, se obtiene una reducción del tiempo total de ejecución requerido por la aplicación. Por otra parte el poder computacional ofrecido por Condor ha permitido extender el número de generaciones consideradas en el algoritmo genético, obteniendo reglas de mejor calidad para el reconocimiento de patrones en el tráfico de red. Cabe destacar que la aplicación serie original se mantuvo sin cambios.

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Procesamiento y reconocimiento de patrones en video digital

Procesamiento y reconocimiento de patrones en video digital

El espectro de aplicación del desarrollo es muy amplio. Se pueden encontrar aplicaciones tan diversas como realidad aumentada (AR) [3, 6, 7], interfaz hombre- máquina (HCI) o reconocimientos de patrones [4]. El interés social por el tema es creciente a medida que transcurre el tiempo y esperamos un gran número de aplicaciones prácticas al desarrollo.

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Sistemas híbridos para el reconocimiento de patrones

Sistemas híbridos para el reconocimiento de patrones

PROLOG). Es este ¶ ultimo el enfoque metodol¶ogico adoptado para este trabajo, en el cual presentamos una aplicaci¶on implementada en Delphi, donde se conjugan las t¶ecnicas de procesamiento num¶erico para el procesamiento de bajo nivel de las im¶agenes, con las de alto nivel implementadas en el lenguaje PROLOG. El objetivo en esta etapa de nuestro desarrollo es implementar un sistema de reconocimiento de objetos en im¶agenes digitales.

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Software automático de reconocimiento de patrones para la discriminación de granos de arroz pulido basado en procesamiento digital de imágenes

Software automático de reconocimiento de patrones para la discriminación de granos de arroz pulido basado en procesamiento digital de imágenes

La calidad del grano de arroz, Oryza Sativa L., considera aspectos molineros, culinarios, de apariencia y nutricionales (Pérez & María, 2009). En el presente trabajo de investigación se realizó el diseño e implementación de un sistema automático que permite obtener resultados a través de las características morfológicas capturadas en una imagen digital como: el número total de granos de arroz pulido, discriminar los granos en función a su clase (tamaño largo, mediano o corto) y tipo de defecto (grano tizoso total o parcial). Mostrar las imágenes digitales previamente procesadas con la reducción del ruido, y con el perímetro marcado (color rojo, amarillo o verde) en función a su discriminación. Para determinar la calidad de los granos de arroz pulido hace falta hacer exámenes especializados y determinar otros tipos de características (ej. olor, humedad, densidad del grano, etc.), que no se obtienen a través de sus características morfológicas.

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Reconocimiento automático de artículos científicos

Reconocimiento automático de artículos científicos

Esto permitiría generar herramientas que puedan ser utilizadas como módulos de sistemas más complejos destinados al reconocimiento, clasificación y recuperación de información. Si se piensa en sistemas que indexan automáticamente determinados tipos de documentos, la capacidad de realizar el proceso de forma automática puede ser una ventaja importante – dada la complejidad de la tarea – respecto de sistemas donde se requiere una mínima intervención humana. Por ejemplo, podría emplearse como filtro en línea de un motor de búsqueda especializado en literatura científica, similar a CiteSeer.

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El razonamiento narrativo en las mujeres con incontinencia urinaria: estudio cualitativo

El razonamiento narrativo en las mujeres con incontinencia urinaria: estudio cualitativo

Aunque! en! muchas! ocasiones! los! modelos! utilizados! en! la! práctica! clínica! son! el! hipotéticoTdeductivo!y!el!reconocimiento!de!patrones,!del!paradigma!positivista!(73),! Jensen!et!al.!demuestran!que!los!fisioterapeutas!expertos!poseen!un!entendimiento! de!la!práctica!clínica!centrada!en!el!paciente!y!que!utilizan!un!modelo!colaborativo.! Este! entendimiento! se! traduce! en! “escuchar% detenidamente% las% historias% de% los% pacientes,%entender%el%contexto%de%sus%vidas%al%diseñar%e%implementar%programas%de% tratamiento,% y% enseñar% y% colaborar% con% los% pacientes% y% sus% familias% acerca% de% la% recuperación% de% la% función% y% la% mejora% de% la% calidad% de% vida”% (83).! Este! modelo! centrado! en! el! paciente! está! estrechamente! unido! al! modelo! de! razonamiento! narrativo.! En! este! estudio! las! fisioterapeutas,! además! de! utilizar! los! dos! modelos! mencionados! del! paradigma! positivista,! hicieron! uso! del! modelo! de! razonamiento! narrativo.!Dichas!fisioterapeutas!tienen!una!experiencia!de!al!menos!10!años!en!la! fisioterapia!y!cierta!experiencia!en!el!ámbito!de!la!IU,!por!lo!que!no!resulta!extraño!que! apliquen! sus! conocimientos! y! experiencia! desde! el! punto! de! vista! del! paradigma! interpretativo.! Se! deduce! que! cuanto! más! experimentados! son! los! fisioterapeutas,! muestran!mayor!propensión!al!uso!del!razonamiento!narrativo.!

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