Generación de características y reconocimiento estadístico de patrones

• Autores: Lorenti, Luciano; Violini, María Lucía; Giacomantone, Javier; Abásolo Guerrero, María José; Bria, Oscar N.; Naiouf, Marcelo; De Giusti, Armando Eduardo
• Año de publicación: 2016
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; PATTERN RECOGNITION; aprendizaje automático; Signal analysis, synthesis, and processing
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

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 Visualización
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)