Utilize este identificador para referenciar este registo:
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6922Registo completo
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Frausto Solis, Juan | - |
| dc.contributor.author | Hernandez Gonzalez, Lucia Janeth | - |
| dc.creator | Hernandez Gonzalez, Lucia Janeth%626424 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-01-31T19:16:52Z | - |
| dc.date.available | 2024-01-31T19:16:52Z | - |
| dc.date.issued | 2023-03-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6922 | - |
| dc.description | En este trabajo se propone una metodología llamada PSEV-BF para el reconocimiento de objetos bajo condiciones de oclusión y ambientes no controlados. La metodología PSEV-BF incluye dos nuevas fases en comparación con las metodologías tradicionales de visión por computadora: presegmentación y mejora de variables. La resegmentación se realiza utilizando la tercera versión de YOLO (You Only Look Once), una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) diseñada para la detección de objetos. La mejora de variables, se propone el algoritmo de recocido simulado (SA) como selector de las variables relevantes. Asi mismo, se incorpora la técnica de superpixel en la etapa de extracción de características con una ventana de 15⇥15 píxeles. Para probar la metodología PSEV-BF, se utilizó el repositorio Commons Object in Context (COCO) con imágenes que muestran a los objetos (pajaros) en entornos no controlados. Por último, se utiliza la métrica APIoU (Average Precision Intersection over Union) como referencia de evaluación para comparar nuestra metodología con configuraciones estándar. Los resultados muestran que la metodología PSEV-BF tiene mejor rendimiento en todas las pruebas. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | DESARROLLO DE UNA METODOLOGÍA PARA EL RECONOCIMIENTO DE OBJETOS BAJO CONDICIONES DE OCLUSIÓN Y AMBIENTES NO CONTROLADOS | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Gonzalez Barbosa, Juan Javier%202134 | - |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero | es_MX |
| Aparece nas colecções: | Doctorado en Ciencias de la Ingeniería | |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| D09070934_donacion_tesis_bib.pdf | Tesis | 5.44 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
| D09070934_donacion_licencia_bib.pdf Until 2050-01-01 | Licencia | 80.03 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir Request a copy |
Este registo está protegido por copyright original. |
Este registo está protegido por Licença Creative Commons
