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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.
Title: | Análisis de datos de Matrices de Momentos y de Hessenberg |
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Author/s: |
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Contributor/s: |
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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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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.
Item ID: | 52775 |
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DC Identifier: | https://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 |