Tratamiento de señales e imágenes
- Autores
- Abásolo Guerrero, María José; Sanz, Cecilia Verónica; Bria, Oscar N.; Russo, Claudia Cecilia; Lanzarini, Laura Cristina; De Giusti, Laura Cristina; Chichizola, Franco
- Año de publicación
- 2004
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Esta línea de investigación involucra temas relacionados con software para tratamiento de señales. Se abarcan aspectos clásicos referidos al tratamiento de señales tales como adquisición, filtrado, preprocesamiento, análisis de características, clustering, reconocimiento de patrones y tratamiento y restauración de video, en los que se utilizan algoritmos basados en métodos clásicos, algoritmos reconocimiento de patrones estadísticos, métodos basados en la teoría de razonamiento evidencial y algoritmos paralelos sobre diferentes modelos de arquitectura multiprocesador. El área de aplicaciones es muy amplia, desde las imágenes médicas para diagnóstico a las industriales para robótica. También se enfoca el problema de la restauración de súper-resolución en secuencias de video.
Eje: Procesamiento de señales y visión
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Signal processing
tratamiento de señales - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21304
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Tratamiento de señales e imágenesAbásolo Guerrero, María JoséSanz, Cecilia VerónicaBria, Oscar N.Russo, Claudia CeciliaLanzarini, Laura CristinaDe Giusti, Laura CristinaChichizola, FrancoCiencias InformáticasSignal processingtratamiento de señalesEsta línea de investigación involucra temas relacionados con software para tratamiento de señales. Se abarcan aspectos clásicos referidos al tratamiento de señales tales como adquisición, filtrado, preprocesamiento, análisis de características, clustering, reconocimiento de patrones y tratamiento y restauración de video, en los que se utilizan algoritmos basados en métodos clásicos, algoritmos reconocimiento de patrones estadísticos, métodos basados en la teoría de razonamiento evidencial y algoritmos paralelos sobre diferentes modelos de arquitectura multiprocesador. El área de aplicaciones es muy amplia, desde las imágenes médicas para diagnóstico a las industriales para robótica. También se enfoca el problema de la restauración de súper-resolución en secuencias de video.Eje: Procesamiento de señales y visiónRed de Universidades con Carreras en Informática2004-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf476-479http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21304spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:37Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21304Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:37.331SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Esta línea de investigación involucra temas relacionados con software para tratamiento de señales. Se abarcan aspectos clásicos referidos al tratamiento de señales tales como adquisición, filtrado, preprocesamiento, análisis de características, clustering, reconocimiento de patrones y tratamiento y restauración de video, en los que se utilizan algoritmos basados en métodos clásicos, algoritmos reconocimiento de patrones estadísticos, métodos basados en la teoría de razonamiento evidencial y algoritmos paralelos sobre diferentes modelos de arquitectura multiprocesador. El área de aplicaciones es muy amplia, desde las imágenes médicas para diagnóstico a las industriales para robótica. También se enfoca el problema de la restauración de súper-resolución en secuencias de video. |
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