Una arquitectura modular de inspiracion biológica con capacidad de aprendizaje para el análisis de movimiento en secuencias de imagen en tiempo real

  1. Fernández Graciani, Miguel Angel
Dirigida por:
  1. José Mira Mira Director/a

Universidad de defensa: UNED. Universidad Nacional de Educación a Distancia

Año de defensa: 1996

Tribunal:
  1. Sebastián Dormido Bencomo Presidente/a
  2. Ana Esperanza Delgado García Secretario/a
  3. Emilio López Zapata Vocal
  4. Roque Luis Marín Morales Vocal
  5. Ramón Ruiz Merino Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 56632 DIALNET

Resumen

SE PROPONE UNA ARQUITECTURA NEURONAL (MODULAR, MULTICAPA Y AUTOPROGRAMABLE POR APRENDIZAJE) PARA EL ANALISIS DEL MOVIMIENTO EN TIEMPO REAL A TRAVES DEL CALCULO DE UN DESCRIPTOR RLV (RELACION LONGITUD-VELOCIDAD) ANALOGO A LAS CELULAS GANGLIONARES DE LA RANA,EN LA TESIS SE DESARROLLA UNA METODOLOGIA PARA EL DISEÑO DE REDES NEURONALES BASADAS EN CONOCIMIENTO A PARTIR DE UN CONJUNTO DE ESPECIFICACIONES FUNCIONALES (SEGMENTACION, METRICAS, DISTANCIAS, INTEGRACION Y APRENDIZAJE POR REFUERZO). LA METODOLOGIA SE APLICA AL DESARROLLO DE UNA APLICACION CONCRETA EN VISION ARTIFICIAL Y SE IMPLEMENTA UNA VERSION SOFTWARE DIRECTAMENTE REALIZABLE CON LOGICA PROGRAMABLE Y MEMORIA RAM, CON LA SIMPLE SUSTITUCION DE "PROCESO" POR "PROCESADOR FISICO". FINALMENTE, TRAS LA EVALUACION DEL SISTEMA CON SECUENCIAS DE IMAGENES REALES Y SINTETICAS, CONTAMINADAS CON RUIDO Y CON DIFERENTES TEXTURAS, SE SUGIEREN LAS FUTURAS LINEAS DE INVESTIGACION EN VISION ARTIFICIAL MEDIANTE REDES NEURONALES: (1) BUSQUEDA DE NUEVOS DESCRIPTORES DE VELOCIDAD, DIRECCION Y FORMA (2) REFINAMIENTO DE LA ARQUITECTURA MULTICAPA PARA HACER MAS EFICIENTE SU IMPLEMENTACION HARDWARE.