• Medical aid system for Alzheimer's diagnosis using machine learning 

      Urtasun Urra, Jon (2021)   Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana  OpenAccess
      Artificial Intelligence (AI), and precisely Machine Learning (ML), has been proved to be a considerably useful method in a wide variety of fields. One of the fields that has improved more is the computer vision. Computers ...
    • Metodología para el cálculo de las altitudes de los edificios en zonas urbanas mediante sus sombras 

      Dorronsoro Aguirrezabal, Irati (2019)   Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana  OpenAccess
      Este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo aplicar una metodología para la obtención de las altitudes de los edificios en zonas urbanas a través de las sombras de estas, utilizando una pareja de imágenes multiespectral ...
    • Sistema de detección de tejido infartado en el miocardio sobre imágenes de resonancia magnética 

      Hernandez Echarren, Idoia (2017)   Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana  OpenAccess
      Las imágenes obtenidas mediante la técnica de realce tardío con Gadolinio (RTG) por resonancia magnética cardíaca (RMC) tienen la capacidad de acentuar las cicatrices generadas por un infarto de miocardio. La cuantificación ...
    • A survey of fingerprint classification Part II: experimental analysis and ensemble proposal 

      Galar Idoate, Mikel Upna Orcid; Derrac, Joaquín; Peralta, Daniel; Triguero, Isaac; Paternain Dallo, Daniel Upna Orcid; López Molina, Carlos Upna Orcid; García, Salvador; Benítez, José Manuel; Pagola Barrio, Miguel Upna Orcid; Barrenechea Tartas, Edurne Upna Orcid; Bustince Sola, Humberto Upna Orcid; Herrera, Francisco (Elsevier, 2015)   Artículo / Artikulua  OpenAccess
      In the first part of this paper we reviewed the fingerprint classification literature from two different perspectives: the feature extraction and the classifier learning. Aiming at answering the question of which among the ...

      El Repositorio ha recibido la ayuda de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología para la realización de actividades en el ámbito del fomento de la investigación científica de excelencia, en la Línea 2. Repositorios institucionales (convocatoria 2020-2021).
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