Publicación:
Técnicas de estadística computacional para visión por computador

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BLASCO_HERREIZ_Julian_TFM.pdf (4.65 MB)
Fecha
2018-10-10
Autores
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info:eu-repo/semantics/openAccess
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Editor
Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Facultad de Ciencias
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Resumen
A lo largo de este trabajo Fin de Máster se repasarán las actuales tendencias en análisis de imagen mediante técnicas de Redes Neuronales Convolucionales y sus aplicaciones en vigilancia, conducción autónoma y procesado de imagen. Finalmente se incluirá un ejemplo práctico llevado a cabo mediante el proyecto público Mask_RCNN que permite adaptar la versión base a cualquier conjunto de imágenes para ser entrenada y verificada. La salida de esta red neuronal convolucional se aplicará, junto con diferentes algoritmos, para el recuento de objetos y se estudiarán aproximaciones de cálculo basadas en técnicas estocásticas.
This Master Thesis will review the state of the art of algorithms and Convolucional Neural Networks used for image processing, surveillance and autonomous driving. Finally, a practical example will be studied using public Mask_RCNN that allows to be adapted easily to any image dataset for training and verification. The output from the neural network will be applied to object detection and count, using for this purpose different algorithms and modifications based on stochastic calculus.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
Mask_RCNN, image, machine learning, MLP, Kalman Filter
Citación
Centro
Facultades y escuelas::Facultad de Ciencias
Departamento
No procede
Grupo de investigación
Grupo de innovación
Programa de doctorado
Cátedra
Handle
https://hdl.handle.net/20.500.14468/21464
DOI
Colecciones
Trabajos de fin de máster (TFM)