This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -La segmentaci�n es una operaci�n importante del procesamiento de im�genes, es una primera etapa para la manipulaci�n, an�lisis o reconocimiento de patrones por medio de la computadora, los m�todos convencionales consisten en segmentarlas en regiones significantes usando operaciones que involucran decisiones estrictas e interpretaciones precisas pero las regiones en una imagen no son siempre definidas exactamente. El inter�s creciente de los conjuntos difusos para el procesamiento de im�genes y el reconocimiento de patrones es debido a su capacidad para representar lo impreciso. La s�ntesis entre algoritmos de agrupamiento y la teor�a de conjuntos difusos ha conducido al desarrollo de varios algoritmos de agrupamiento �Fuzzy�. La Teor�a de la Resonancia Adaptable (ART) en las redes neuronales ha permitido el impulso de una t�cnica para la clasificaci�n de patrones con valores tanto binarios como reales. El trabajo propuesto en el libro y sus resultados, est�n enfocados al uso del algoritmo de agrupamiento �Fuzzy ART�, se define una t�cnica para segmentaci�n de im�genes como una forma de realizar clasificaci�n de patrones utilizando redes neuronales artificiales basadas en ART. 64 pp. Spanisch.

N� de ref. del art�culo 9783846561928

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Segmentaci�n de Im�genes con el Algoritmo de Agrupamiento Fuzzy ART
Editor: Editorial Acad�mica Espa�ola Nov 2011
Fecha de publicaci�n: 2011
Idioma: Espa�ol
ISBN 10: 3846561924
ISBN 13: 9783846561928
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu

Acerca de

Sinopsis

La segmentaci�n es una operaci�n importante del procesamiento de im�genes, es una primera etapa para la manipulaci�n, an�lisis o reconocimiento de patrones por medio de la computadora, los m�todos convencionales consisten en segmentarlas en regiones significantes usando operaciones que involucran decisiones estrictas e interpretaciones precisas pero las regiones en una imagen no son siempre definidas exactamente. El inter�s creciente de los conjuntos difusos para el procesamiento de im�genes y el reconocimiento de patrones es debido a su capacidad para representar lo impreciso. La s�ntesis entre algoritmos de agrupamiento y la teor�a de conjuntos difusos ha conducido al desarrollo de varios algoritmos de agrupamiento “Fuzzy”. La Teor�a de la Resonancia Adaptable (ART) en las redes neuronales ha permitido el impulso de una t�cnica para la clasificaci�n de patrones con valores tanto binarios como reales. El trabajo propuesto en el libro y sus resultados, est�n enfocados al uso del algoritmo de agrupamiento “Fuzzy ART”, se define una t�cnica para segmentaci�n de im�genes como una forma de realizar clasificaci�n de patrones utilizando redes neuronales artificiales basadas en ART.

Rese�a del editor

La segmentaci�n es una operaci�n importante del procesamiento de im�genes, es una primera etapa para la manipulaci�n, an�lisis o reconocimiento de patrones por medio de la computadora, los m�todos convencionales consisten en segmentarlas en regiones significantes usando operaciones que involucran decisiones estrictas e interpretaciones precisas pero las regiones en una imagen no son siempre definidas exactamente. El inter�s creciente de los conjuntos difusos para el procesamiento de im�genes y el reconocimiento de patrones es debido a su capacidad para representar lo impreciso. La s�ntesis entre algoritmos de agrupamiento y la teor�a de conjuntos difusos ha conducido al desarrollo de varios algoritmos de agrupamiento "Fuzzy". La Teor�a de la Resonancia Adaptable (ART) en las redes neuronales ha permitido el impulso de una t�cnica para la clasificaci�n de patrones con valores tanto binarios como reales. El trabajo propuesto en el libro y sus resultados, est�n enfocados al uso del algoritmo de agrupamiento "Fuzzy ART", se define una t�cnica para segmentaci�n de im�genes como una forma de realizar clasificaci�n de patrones utilizando redes neuronales artificiales basadas en ART.

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