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Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART Luis Carlos Chavarría Grupo 2.

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Presentación del tema: "Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART Luis Carlos Chavarría Grupo 2."— Transcripción de la presentación:

1 Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART Luis Carlos Chavarría Grupo 2

2 Objetivos Objetivo General: Determinar y establecer los principales obstáculos para el reconocimiento de señas manuales para poder relajar restricciones y poder determinar si ART es un buen modelo para este problema 2

3 Descripción de la aplicación El reconocimiento se hace por medio de la implementación de una red neuronal Fuzzy ART Se utilizó el lenguaje C# y se implemento en le Visual Studio

4 Fuzzy ART (Teoría de la Resonancia Adaptativa) 4

5 Análisis del Paradigma Plasticidad del aprendizaje Estabilidad del aprendizaje El aprendizaje es no supervisado, aunque existe una modalidad supervisada Auto organización 5

6 Descripción del procesamiento de imágenes 6 Imagen Archivo (matriz) Funciones C# Los valores de las muestras están basados en una matriz de 320*240 pixeles que muestran la blancos o negros que representan la imagen de la huella.

7 Descripción del procesamiento de imágenes Utiliza la función getpixel del objeto Image el cual es la imagen en blanco y negro. Utilizando las propiedades del RGB del pixel se obtiene un valor que es dividido entre 255. Este resultado varia según el color del pixel y da un valor entre 0 y 1. El cual se almacena en una matriz. 7

8 Prueba Números del 0 a 9 y letras A, B, C 3 muestras de entrenamiento 2 muestras de prueba 8

9 84,6% reconocimiento 9

10 Conclusiones El sistema reconoce alrededor de un 80 – 85 % Ajustar parámetros (vigilancia) es difícil para óptimos resultados Problemas con ruido Señas similares Detección movimiento 10

11 Referencias ART. (s.f.). Recuperado el 9 de Junio de 2010, de Wikipedia.com: Busque, M., & Parizeau, M. (1997). A comparison of Fuzzy ARTMAP and Multilayer Perceptron for Handwritten Digit Recognition. CARPENTER, G. A., GROSSBERG, S., & ROSEN, D. B. (1991). Fuzzy ART: Fast Stable Learning and Categorization of Analog Patterns by an Adaptive Resonance System. 11


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