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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W1503765246> ?p ?o ?g. }

• W1503765246 abstract "Este trabajo sigue los siguientes pasos: Se realizo un preprocesado de las imagenes para acondicionarlas, generalizado para todas las bases de datos, pero con pequenas particularizaciones en funcion de la idiosincrasia de cada una, para posteriormente obtener su contorno. A continuacion, se llevo a cabo la parametrizacion del contorno basada en informacion angular. Para analizar el poder de discriminacion de la informacion del contorno, se aplicaron dos sistemas de clasificacion diferentes. Estos sistemas fueron particularizados para un esquema de identificaficacion, bajo una clasificacion supervisada y usando la metodologia de validacion cruzada Hold-out. En primero de estos dos sistemas de clasificacion fueron HMMs, en donde se vario el numero de parametros de entrada y el numero de estados. En segundo sistema que se implemento fue la propuesta de la tesis, es decir, se llevo a cabo la transformacion de los parametros de contorno mediante el kernel desarrollado y el resultado de esta transformacion se utilizo como datos de entrada en los SVMs, en donde se comparo los resultados obtenidos de implementar kernel lineal y kernel RBF. En el segundo enfoque, se variaron los parametros de entrada, el numero de estados resultantes de la transformacion, el porcentaje de muestras utilizadas para entrenar los sistemas y los parametros del kernel RBF. Para alcanzar con exito el objetivo de esta tesis mediante una experimentacion implica que generalizara la teoria propuesta, se planteo una metodologia que permitiera validar la teoria propuesta y abordarla desde distintos grados de complejidad en funcion del tipo de identificacion a abordar. Asi, se estudiaron problemas de complejidad simple, media y alta." @default.
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