Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos
Lanzarini, Laura Cristina
Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos - 1 archivo (755,7 kB)
Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
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.
DIF-M7797
REDES NEURONALES
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
MINERÍA DE DATOS
minería de textos
Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos - 1 archivo (755,7 kB)
Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
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.
DIF-M7797
REDES NEURONALES
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
MINERÍA DE DATOS
minería de textos