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dc.contributor.advisorPagola Barrio, Migueles_ES
dc.contributor.advisorBarrenechea Tartas, Edurnees_ES
dc.creatorForcén Carvalho, Juan Ignacioes_ES
dc.date.accessioned2021-05-26T12:49:29Z
dc.date.available2021-05-26T12:49:29Z
dc.date.issued2021
dc.date.submitted2021-05-20
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/39683
dc.description.abstractEn esta memoria estudiamos diferentes problemas abiertos entorno a la agregación de información y presentamos el estudio de nuevas técnicas de agregación de características de imágenes para mejorar el rendimiento en los problemas de clasificación y recuperación de imágenes, realizando propuestas para algoritmos de visión por computador tradicional y para modelos de Deep Learning. Concretamente, hemos propuesto un método para agregar información en problemas de clasificación multi-clase a través de ensembles ponderados. También presentamos una nueva función de pooling capaz de auto aprenderse para redes neuronales convolucionales. Centrándonos en el problema de recuperación de imágenes proponemos un esquema de agregación de características donde damos mayor importancia a los objetos relevantes de la imagen y finalmente introducimos una nueva representación de Co-Ocurrencias auto aprendible para redes neuronales convolucionales capaz de capturar la correlación espacial entre diferentes características. La memoria está dividida en dos partes: Parte I. Dedicada al planteamiento del problema, la discusión de los métodos propuestos, los resultados y las conclusiones obtenidas. Parte II. Contiene las publicaciones asociadas al estudio realizado.es_ES
dc.format.extent124 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectProcesamiento de imagenes_ES
dc.subjectVisión por computadores_ES
dc.subjectAprendizaje profundoes_ES
dc.subjectRecuperación de imágeneses_ES
dc.titleNuevos métodos para la combinación de características en procesamiento de imágeneses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen
dc.typeTesis doctoral / Doktoretza tesiaes
dc.contributor.departmentUniversidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticases_ES
dc.contributor.departmentNafarroako Unibertsitate Publikoa. Estatistika, Informatika eta Matematikak Sailaeu
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.identifier.doi10.48035/Tesis/2454/39683
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.48035/Tesis/2454/39683
dc.description.doctorateProgramPrograma de Doctorado en Ciencias y Tecnologías Industriales (RD 99/2011)es_ES
dc.description.doctorateProgramIndustria Zientzietako eta Teknologietako Doktoretza Programa (ED 99/2011)eu


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