Una arquitectura modular de inspiracion biológica con capacidad de aprendizaje para el análisis de movimiento en secuencias de imagen en tiempo real
- Autores: Miguel Angel Fernández Graciani
- Directores de la Tesis: José Mira Mira (dir. tes.)
- Lectura: En la UNED. Universidad Nacional de Educación a Distancia ( España ) en 1996
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Sebastián Dormido Bencomo (presid.) , Ana Esperanza Delgado García (secret.) , Emilio López Zapata (voc.) , Roque Luis Marín Morales (voc.) , Ramón Ruiz Merino (voc.)
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- Resumen
SE PROPONE UNA ARQUITECTURA NEURONAL (MODULAR, MULTICAPA Y AUTOPROGRAMABLE POR APRENDIZAJE) PARA EL ANALISIS DEL MOVIMIENTO EN TIEMPO REAL A TRAVES DEL CALCULO DE UN DESCRIPTOR RLV (RELACION LONGITUD-VELOCIDAD) ANALOGO A LAS CELULAS GANGLIONARES DE LA RANA,EN LA TESIS SE DESARROLLA UNA METODOLOGIA PARA EL DISEÑO DE REDES NEURONALES BASADAS EN CONOCIMIENTO A PARTIR DE UN CONJUNTO DE ESPECIFICACIONES FUNCIONALES (SEGMENTACION, METRICAS, DISTANCIAS, INTEGRACION Y APRENDIZAJE POR REFUERZO). LA METODOLOGIA SE APLICA AL DESARROLLO DE UNA APLICACION CONCRETA EN VISION ARTIFICIAL Y SE IMPLEMENTA UNA VERSION SOFTWARE DIRECTAMENTE REALIZABLE CON LOGICA PROGRAMABLE Y MEMORIA RAM, CON LA SIMPLE SUSTITUCION DE "PROCESO" POR "PROCESADOR FISICO".
FINALMENTE, TRAS LA EVALUACION DEL SISTEMA CON SECUENCIAS DE IMAGENES REALES Y SINTETICAS, CONTAMINADAS CON RUIDO Y CON DIFERENTES TEXTURAS, SE SUGIEREN LAS FUTURAS LINEAS DE INVESTIGACION EN VISION ARTIFICIAL MEDIANTE REDES NEURONALES:
(1) BUSQUEDA DE NUEVOS DESCRIPTORES DE VELOCIDAD, DIRECCION Y FORMA (2) REFINAMIENTO DE LA ARQUITECTURA MULTICAPA PARA HACER MAS EFICIENTE SU IMPLEMENTACION HARDWARE.
