Reconocimiento del estado de cocción de la carne vacuna a través de técnicas de procesamiento de imágenes por computadora
| Autor Principal: | |
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| Otros autores o Colaboradores: | , |
| Formato: | Tesis |
| Lengua: | español |
| Datos de publicación: |
2020
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2216 Consultar en el Cátalogo |
| Descripción Física: | 1 archivo (3,0 MB) : il. col. |
Tabla de Contenidos:
- Capítulo 1: Introducción
- 1.1 Objetivos
- 1.2 Motivación
- 1.3 Desarrollos Obtenidos
- 1.4 Estructura del Trabajo
- Capítulo 2: Marco Teórico
- 2.1 Introducción
- 2.2 Conceptos
- 2.2.1 Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence)
- 2.2.2 Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- 2.2.2.1 Descriptores
- 2.2.2.1.1 Patrón Local Binario (Local Binary Pattern)
- 2.2.2.1.2 Haralick
- 2.2.2.1.3 Histograma de Gradientes Orientados (HOG)
- 2.2.2.2 Aprendizaje Supervisado
- 2.2.2.2.1 Máquinas de Soporte Vectorial (Support Vector Machines)
- 2.2.2.2.2 Redes Neuronales (Neural Networks)
- 2.2.2.3 Aprendizaje Transferido (Transfer Learning)
- 2.2.3 Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
- 2.3 Frameworks y Librerías
- 2.3.1 OpenCV
- 2.3.2 TensorFlow
- 2.3.3 Keras
- 2.3.4 Ionic
- 2.3.5 Django
- 2.4 Estado del Arte
- 2.5 Revisión del objetivo
- Capítulo 3: Trabajos Realizados
- 3.1 El Dataset
- 3.2 La aplicación Django, el backend
- 3.3 La aplicación Ionic, el frontend
- 3.4 El modelo de clasificación
- 3.4.1 Support Vector Regression
- 3.4.1.1 Local Binary Pattern (LBP)
- 3.4.1.2 Haralick
- 3.4.1.3 Histogram of Oriented Gradients (HOG)
- 3.4.2 Deep Learning
- 3.4.2.1 Modelo Simple
- 3.4.2.2 Modelo Two Lanes
- 3.4.2.3 Modelo MobileNet
- 3.5 Puesta en marcha
- Capítulo 4: Conclusiones
- Capítulo 5: Trabajos Futuros
- Capítulo 6: Referencias Bibliográficas