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Título : Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos
Autor : Jimbo Santana, Patricia
Fernández Bariviera, Aurelio
Olivas Varela, José Ángel
Lanzarini, Laura
Hasperué, Waldo
Estrebou, César
Ronchetti, Franco
Villa Monte, Augusto
Aquino, Germán
Quiroga, Facundo
Basgal, María José
Rojas, Luis
Palabras clave : MINERÍA DE DATOS
MINERÍA DE TEXTOS
REDES NEURONALES
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
Fecha de publicación : 2016
Editorial : La Plata: Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática
Citación : Jimbo Santana, Patricia y otros (abril, 2016). Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos. Journal of Computer Science & Technology: 303-307
Resumen : Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en Redes Neuronales Artificiales aplicadas al Reconocimiento de Patrones y a la Minería de Datos. Con respecto al Reconocimiento de Patrones, el énfasis está puesto en el análisis de videos con el objetivo de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina y en la detección de patrones de movimiento en videos provenientes de cámaras de vigilancia asociados con situaciones de riesgo. En el área de la Minería de Datos se está trabajando en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y en desarrollo de nuevas estrategias aplicables a flujos de datos. Con respecto a Minería de Textos se han desarrollado métodos capaces de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Actualmente se están desarrollando estrategias para resumir documentos a través de la extracción de los párrafos más representativos utilizando técnicas de optimización
URI : http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/14737
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