TY  - GEN
AU  - Lanzarini,Laura Cristina
AU  - Hasperué,Waldo
AU  - Estrebou,César Armando
AU  - Ronchetti,Franco
AU  - Villa Monte,Augusto
AU  - Aquino,Germán
AU  - Quiroga,Facundo Manuel
AU  - Basgall,María José
AU  - Rojas,Luis
AU  - Jimbo Santana,Patricia
AU  - Fernández Bariviera,Aurelio
AU  - Olivas Varela,José Angel
TI  - Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos
KW  - REDES NEURONALES
KW  - RECONOCIMIENTO DE PATRONES
KW  - MINERÍA DE DATOS
KW  - minería de textos
N1  - Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca); Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (18vo : 2016 : Entre Ríos, Argentina)
N2  - 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
ER  -