Análisis de datos de Matrices de Momentos y de Hessenberg

Lozano Álvarez, Borja (2018). Análisis de datos de Matrices de Momentos y de Hessenberg. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Análisis de datos de Matrices de Momentos y de Hessenberg
Author/s:
  • Lozano Álvarez, Borja
Contributor/s:
  • Escribano Iglesias, Carmen
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: July 2018
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Matemática Aplicada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La capacidad innata que tiene el ser humano de procesar datos, clasi carlos y extraer de ellos la información necesaria es sin duda una de sus mejores cualidades. Cobra especial importancia en la era que vivimos, donde de manera constante recibimos un bombardeo de datos, de los cuales mas del 95% de los mismos son en forma de imágenes. El ser humano es capaz de extraer de ellas todo el conocimiento relevante y la replicación de esta capacidad a niveóon computacional o artificial. Esta disciplina se basa en el procesamiento de imágenes para extraer de ellas información relevante y convertir dicho procesamiento en conocimiento tangible. Este documento aborda las soluciones y algoritmos existentes para resolver los problemas mas fundamentales de la visión computacional mediante el uso de la teoría de momentos, la cual contiene las herramientas necesarias para la creación de soluciones que permitan reconocer patrones, distinguir formas y reconstruir imágenes.---ABSTRACT--- The innate capacity that the human being has of process data, classify it and extract from them the necessary information is undoubtedly one of its best attributes. It is especially important in the era we live, where we constantly receive a bombardment of data, of which more than 95% of them are in the form of images. The human being is able to extract from them all the relevant knowledge and the replication of this capacity at a computational level is called computational or arti cial vision. This discipline is based on the processing of images to extract relevant information from them and convert it in tangible knowledge. This document addresses existing solutions and algorithms to solve the most fundamental problems of computational vision through the use of moment theory, which contains the necessary tools for the creation of solutions to detect patterns, distinguish shapes and reconstruct images.

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Item ID: 52775
DC Identifier: http://oa.upm.es/52775/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:52775
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 24 Oct 2018 10:55
Last Modified: 24 Oct 2018 10:55
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