Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático

La detección de peatones utilizando algoritmos de Machine Learning es un tema ampliamente abordado. En esta tesis se hará uso de SVM y redes neuronales como clasificadores, utilizando combinaciones de diferentes descriptores para esta tarea. Se analizaran varias métricas obtenidas por ambos modelos,...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Camele, Genaro
Otros Autores:	Hasperué, Waldo
Formato:	Tesis Tesis de grado
Lenguaje:	Español
Publicado:	2019
Materias:	Ciencias Informáticas Clasificación y detección de peatones Machine Learning Máquinas de vectores de soporte Redes neuronales Deep Learning Transferencia de aprendizaje
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119983
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

id	I19-R120-10915-119983
record_format	dspace
institution	Universidad Nacional de La Plata
institution_str	I-19
repository_str	R-120
collection	SEDICI (UNLP)
language	Español
topic	Ciencias Informáticas Clasificación y detección de peatones Machine Learning Máquinas de vectores de soporte Redes neuronales Deep Learning Transferencia de aprendizaje
spellingShingle	Ciencias Informáticas Clasificación y detección de peatones Machine Learning Máquinas de vectores de soporte Redes neuronales Deep Learning Transferencia de aprendizaje Camele, Genaro Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático
topic_facet	Ciencias Informáticas Clasificación y detección de peatones Machine Learning Máquinas de vectores de soporte Redes neuronales Deep Learning Transferencia de aprendizaje
description	La detección de peatones utilizando algoritmos de Machine Learning es un tema ampliamente abordado. En esta tesis se hará uso de SVM y redes neuronales como clasificadores, utilizando combinaciones de diferentes descriptores para esta tarea. Se analizaran varias métricas obtenidas por ambos modelos, esto permitirá determinar si los clasificadores propuestos alcanzan resultados aceptables en un contexto tan diverso como lo es un ambiente urbano. Usando SVM se realizará un análisis de la transferencia de aprendizaje, midiendo si al evaluar un conjunto de datos diferentes del que se entrenó alcanza métricas similares.
author2	Hasperué, Waldo
author_facet	Hasperué, Waldo Camele, Genaro
format	Tesis Tesis de grado
author	Camele, Genaro
author_sort	Camele, Genaro
title	Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático
title_short	Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático
title_full	Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático
title_fullStr	Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático
title_full_unstemmed	Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático
title_sort	detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático
publishDate	2019
url	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119983
work_keys_str_mv	AT camelegenaro detecciondepeatonesenvideousandoalgoritmosdeaprendizajeautomatico
bdutipo_str	Repositorios
_version_	1764820449176322048

Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático

Ejemplares similares