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Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART
Luis Carlos Chavarría Grupo 2
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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
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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 2008
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Fuzzy ART (Teoría de la Resonancia Adaptativa)
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Análisis del Paradigma
Plasticidad del aprendizaje Estabilidad del aprendizaje El aprendizaje es no supervisado, aunque existe una modalidad supervisada Auto organización
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Descripción del procesamiento de imágenes
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.
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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.
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Prueba Números del 0 a 9 y letras A, B, C 3 muestras de entrenamiento
2 muestras de prueba
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84,6% reconocimiento
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Conclusiones El sistema reconoce alrededor de un 80 – 85 %
Ajustar parámetros (vigilancia) es difícil para óptimos resultados Problemas con ruido Señas similares Detección movimiento
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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.
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