Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales

Autores
Giacomantone, Javier; Violini, María Lucía; Lorenti, Luciano; Naiouf, Marcelo; Bria, Oscar N.; Abásolo, María José
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Materia
Ciencias de la Computación e Información
tiempo real
Reconocimiento de Patrones
aprendizaje automático
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
CIC Digital (CICBA)
Institución
Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
oai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/5296
Acceder
id CICBA_bce7b8e85ba6afc021797303e24402d9
oai_identifier_str oai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/5296
network_acronym_str CICBA
repository_id_str 9441
network_name_str CIC Digital (CICBA)
spelling Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporalesGiacomantone, JavierViolini, María LucíaLorenti, LucianoNaiouf, MarceloBria, Oscar N.Abásolo, María JoséCiencias de la Computación e Informacióntiempo realReconocimiento de Patronesaprendizaje automáticoEste 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.2014-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/5296spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/reponame:CIC Digital (CICBA)instname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesinstacron:CICBA2025-09-29T13:39:55Zoai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/5296Institucionalhttp://digital.cic.gba.gob.arOrganismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://digital.cic.gba.gob.ar/oai/snrdmarisa.degiusti@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:94412025-09-29 13:39:55.465CIC Digital (CICBA) - Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesfalse
dc.title.none.fl_str_mv Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
title Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
spellingShingle Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
Giacomantone, Javier
Ciencias de la Computación e Información
tiempo real
Reconocimiento de Patrones
aprendizaje automático
title_short Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
title_full Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
title_fullStr Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
title_full_unstemmed Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
title_sort Reconocimiento de patrones y generación de características con restricciones temporales
dc.creator.none.fl_str_mv Giacomantone, Javier
Violini, María Lucía
Lorenti, Luciano
Naiouf, Marcelo
Bria, Oscar N.
Abásolo, María José
author Giacomantone, Javier
author_facet Giacomantone, Javier
Violini, María Lucía
Lorenti, Luciano
Naiouf, Marcelo
Bria, Oscar N.
Abásolo, María José
author_role author
author2 Violini, María Lucía
Lorenti, Luciano
Naiouf, Marcelo
Bria, Oscar N.
Abásolo, María José
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias de la Computación e Información
tiempo real
Reconocimiento de Patrones
aprendizaje automático
topic Ciencias de la Computación e Información
tiempo real
Reconocimiento de Patrones
aprendizaje automático
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
description 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.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/5296
url https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/5296
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CIC Digital (CICBA)
instname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
instacron:CICBA
reponame_str CIC Digital (CICBA)
collection CIC Digital (CICBA)
instname_str Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
instacron_str CICBA
institution CICBA
repository.name.fl_str_mv CIC Digital (CICBA) - Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
repository.mail.fl_str_mv marisa.degiusti@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844618586094567424
score 13.070432

Publicaciones similares