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231	Análisis de texturas mediante coeficiente morfológico: modelado conexionista aplicado Ibarra Picó, Francisco 26 September 1995 (has links) Generalitat Valenciana (proyecto GV-2215/94) Análisis de texturas Tratamiento de imágenes Semicoberturas Coeficiente morfológico Modelado conexionista Memorias asociativas ortogonales
232	Modelado topológico del proceso de fabricación: aplicación al compensado de herramienta Jimeno-Morenilla, Antonio 17 July 2003 (has links) No description available. Modelado topológico Proceso de fabricación Compensado de herramienta Generación de trayectorias Mecanización
233	Sistemas de razonamiento y conocimiento distribuido: agentes inteligentes Llorens Largo, Faraón 17 December 2001 (has links) No description available. Representación del conocimiento Razonamiento Conocimiento distribuido Agentes inteligentes Sistemas multiagente
234	Modelo superficie-trayectoria: un modelo geométrico para el diseño y la fabricación de objetos tridimensionales Molina-Carmona, Rafael 29 July 2002 (has links) No description available. CAD/CAM Modelos geométricos Superficies Trayectorias Herramientas virtuales Objetos tridimensionales
235	Incorporación de características en la función de energía para segmentación de imágenes usando campos aleatorios de Markov Pujol, Mar 19 May 2000 (has links) No description available. Campos aleatorios de Markov Función de energía Segmentación de imágenes Visión artificial
236	Modelo de regulación desatendida de sistemas biológicos: caracterización y corrección de disfunciones neurógenas urinarias en humanos Ruiz-Fernandez, Daniel 31 October 2003 (has links) No description available. Disfunciones neurógenas Tracto urinario inferior Regulador artificial Modelado
237	Modelado y simulación del regulador neuronal del tracto urinario inferior Soriano Payá, Antonio 03 December 2001 (has links) No description available. Regulador neuronal Tracto urinario inferior Modelado Simulación
238	Clustering EBEM: modelos de mezclas gausianas basados en maximización de entropía Peñalver Benavent, Antonio 17 December 2007 (has links) D.L. A 227-2008 Clustering Modelos de mezclas gausianas Algoritmo EM Estimación de entropía
239	Modelo de segmentación y caracterización de objetos en escenas basados en métodos estocásticos Arques Corrales, Pilar 15 June 2007 (has links) La visión es uno de los sentidos más importantes que posee el ser humano. Inicialmente la visión por computador trató de imitar al sistema visual humano, pero la cantidad de información captada y procesada es tal, que dicha imitación sigue siendo actualmente una utopía. Por ello, los sistemas de visión por computador se dividen en distintas fases, (captación, preprocesamiento, segmentación, análisis de formas y clasificación de objetos), que son abordadas de manera independiente, aunque existe una gran interrelación entre todas ellas. Esta tesis aporta un nuevo modelo de visión por computador, centrado en las fases de segmentación y análisis de formas, buscando en ambos casos una buena respuesta. Previamente se analiza cuál es el espacio de color más adecuado para plantear el modelo. En la fase de segmentación de imágenes, se comparan dos métodos, uno de ellos utilizando una función de energía y otro mediante la utilización de un umbral. Utilizando el algoritmo definido para la segmentación de imágenes, en la fase de análisis de formas, se consigue definir una única propiedad que describe de manera unívoca cada uno de los objetos de una base de datos, el Histograma de distancias al centroide. / Vision is one of the most important senses that humans have. Initially, computer vision tried to imitate the human visual system, but the amount of captured and processed information is so huge that, nowadays, the imitation is still an Utopia. That is why the computer vision systems are divided into several phases (capture, preprocessing, segmentation, shape analysis and object classification), that are usually tackled independently, although there exists an important interrelation between them. This thesis proposes a new model for computer vision, focused on the segmentation and shape analysis stages, with the aim in both cases of having good results. In a previous study, an analysis to determine the most suitable colour space for the model is done. In the image segmentation phase, two methods are compared, one of them using an energy function and the other using a threshold. The image segmentation algorithm is used in the shape analysis phase to define a unique feature to totally describe an object and to distinguish it from all the others in a data base. This feature is the Distances to Centroid Histogram. Visión por computador Métodos estocásticos Segmentación Análisis de formas Histograma de distancias al centroide
240	Aplicación del muestreo bayesiano en robots móviles: estrategias para localización y estimación de mapas del entorno Gallardo López, Domingo 11 June 1999 (has links) No description available. Robots autónomos Filtro bootstrap Algoritmo EM Mapeado Estimación bayesiana Sonar

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