Selección de características : Su aplicación a clasificación de texturas
- Autores
- Violini, María Lucía
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Giacomantone, Javier
- Descripción
- Los métodos de selección de características son utilizados dentro de la etapa de reducción de dimensión de sistemas de reconocimiento de patrones. Estos métodos se utilizan para obtener el subconjunto de características más relevantes del conjunto completo de características, dicho subconjunto será aquel que maximice una función criterio determinada. En esta tesina se estudian métodos de selección tanto óptimos como sub-óptimos y se implementa una librería de funciones que contiene los métodos estudiados. Además se realiza el estudio de los principales descriptores estadísticos de textura de primer y segundo orden que se obtienen a partir de imágenes digitales. Los mismos son implementados conformando una librería de funciones que permite obtener descriptores de textura a partir de una imagen digital. Por último se plantea un modelo que permite aplicar métodos de selección de características a clasificación de texturas. Se realiza la implementación de dicho modelo dando lugar a una librería de funciones que se utiliza posteriormente para realizar pruebas. Los resultados obtenidos muestran que los métodos de selección de características mejoran el rendimiento de los sistemas de reconocimiento de patrones.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
PATTERN RECOGNITION
reconocimiento de patrones
métodos de selección de características
texturas
descriptores estadísticos de textura - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/63236
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Selección de características : Su aplicación a clasificación de texturasViolini, María LucíaCiencias InformáticasPATTERN RECOGNITIONreconocimiento de patronesmétodos de selección de característicastexturasdescriptores estadísticos de texturaLos métodos de selección de características son utilizados dentro de la etapa de reducción de dimensión de sistemas de reconocimiento de patrones. Estos métodos se utilizan para obtener el subconjunto de características más relevantes del conjunto completo de características, dicho subconjunto será aquel que maximice una función criterio determinada. En esta tesina se estudian métodos de selección tanto óptimos como sub-óptimos y se implementa una librería de funciones que contiene los métodos estudiados. Además se realiza el estudio de los principales descriptores estadísticos de textura de primer y segundo orden que se obtienen a partir de imágenes digitales. Los mismos son implementados conformando una librería de funciones que permite obtener descriptores de textura a partir de una imagen digital. Por último se plantea un modelo que permite aplicar métodos de selección de características a clasificación de texturas. Se realiza la implementación de dicho modelo dando lugar a una librería de funciones que se utiliza posteriormente para realizar pruebas. Los resultados obtenidos muestran que los métodos de selección de características mejoran el rendimiento de los sistemas de reconocimiento de patrones.Licenciado en SistemasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaGiacomantone, Javier2014-11info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63236spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:00:48Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/63236Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:00:48.847SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Los métodos de selección de características son utilizados dentro de la etapa de reducción de dimensión de sistemas de reconocimiento de patrones. Estos métodos se utilizan para obtener el subconjunto de características más relevantes del conjunto completo de características, dicho subconjunto será aquel que maximice una función criterio determinada. En esta tesina se estudian métodos de selección tanto óptimos como sub-óptimos y se implementa una librería de funciones que contiene los métodos estudiados. Además se realiza el estudio de los principales descriptores estadísticos de textura de primer y segundo orden que se obtienen a partir de imágenes digitales. Los mismos son implementados conformando una librería de funciones que permite obtener descriptores de textura a partir de una imagen digital. Por último se plantea un modelo que permite aplicar métodos de selección de características a clasificación de texturas. Se realiza la implementación de dicho modelo dando lugar a una librería de funciones que se utiliza posteriormente para realizar pruebas. Los resultados obtenidos muestran que los métodos de selección de características mejoran el rendimiento de los sistemas de reconocimiento de patrones. Licenciado en Sistemas Universidad Nacional de La Plata Facultad de Informática |
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Los métodos de selección de características son utilizados dentro de la etapa de reducción de dimensión de sistemas de reconocimiento de patrones. Estos métodos se utilizan para obtener el subconjunto de características más relevantes del conjunto completo de características, dicho subconjunto será aquel que maximice una función criterio determinada. En esta tesina se estudian métodos de selección tanto óptimos como sub-óptimos y se implementa una librería de funciones que contiene los métodos estudiados. Además se realiza el estudio de los principales descriptores estadísticos de textura de primer y segundo orden que se obtienen a partir de imágenes digitales. Los mismos son implementados conformando una librería de funciones que permite obtener descriptores de textura a partir de una imagen digital. Por último se plantea un modelo que permite aplicar métodos de selección de características a clasificación de texturas. Se realiza la implementación de dicho modelo dando lugar a una librería de funciones que se utiliza posteriormente para realizar pruebas. Los resultados obtenidos muestran que los métodos de selección de características mejoran el rendimiento de los sistemas de reconocimiento de patrones. |
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