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@article{chaves_revision_2018,

title = {Una revisión sistemática de métodos para localizar automáticamente objetos en imágenes},

author = {Deisy Chaves and Surajit Saikia and Laura Fernández-Robles and Enrique Alegre and Maria Trujillo},

url = {https://riunet.upv.es/handle/10251/143094},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

journal = {Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial},

volume = {15},

number = {3},

pages = {231–242},

abstract = {Este artículo revisa los métodos utilizados para la localización de objetos en imágenes, desde técnicas clásicas como el detector de Viola y Jones, hasta las más recientes basadas en redes de aprendizaje profundo como Faster-RCNN y Mask-RCNN. Se describen sus ventajas, desventajas y aplicaciones, con el objetivo de proporcionar una visión general útil para investigadores. Se concluye con un resumen y posibles líneas de trabajo futuro.},

note = {Publisher: Universitat Politècnica de València},

keywords = {Detección de Obstáculos, Diagnóstico Clínico, Inspección Visual Industrial, Métodos de Aprendizaje Profundo, redes neuronales},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{marcos-provecho_autoguiado_2004,

title = {Autoguiado de robots móviles mediante redes neuronales},

author = {Mª Concepción Marcos-Provecho and Roberto Guzmán-Martínez and Rocío Alaiz-Rodríguez},

year  = {2004},

date = {2004-01-01},

journal = {XXV Jornadas de Automática: Ciudad Real, 8, 9, y 10 de septiembre de 2004},

pages = {56},

abstract = {Este trabajo implementa una estrategia de autoguiado para un robot móvil en entornos desconocidos mediante una red neuronal. Se desarrolló un entorno en Matlab para la generación de trayectorias, el entrenamiento y la simulación. Las pruebas en el microbot PICBOT3 demostraron la capacidad de la red para navegar sin colisionar con obstáculos.},

note = {Publisher: JA Somolinos},

keywords = {autonomous navigation, machine learning, mobile robotics, neural networks, redes neuronales, robótica móvil},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{gutierrez_utilizacion_2004,

title = {Utilización de momentos estadísticos y redes neuronales en la clasificación de cabezas de espermatozoides de verraco},

author = {Enrique Alegre and Lidia Sánchez-González and Rocío Alaiz-Rodríguez and J Domínguez},

url = {https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/44449824/UTILIZACIN_DE_MOMENTOS_ESTADSTICOS_Y_RED20160405-28163-10s0r6s-libre.pdf?1459894370=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DUtilizacion_de_momentos_estadisticos_y_r.pdf&Expires=1744297898&Signature=cRasourVEhhyuSGCFmhUrXLoLKPYF2xD5~pSx872Gu9sNge2VHhIiZBnZJQV6Fpu0UUSlp4QhwakC2GD-j4xJFQFxtlbG1N2CytNTXGaGEHLZ1lhsoCF1FOmYm9UGdII~9ddi9rLsvAoq9eEXRpI~PhpiLXQFssT6Kl~ViVYpOjPQuJhQWtKxuY9WK8hVJt35Ty4ddwkhY8aFqjz6oeBpTcNy1nkFFSyJhaUcRCgtRSfmzWrcDuT18zeTsf~vhDpot~LnLtxIN9Wh9P29-7h8~jTMZQRRd9wgMNvknHbcxTjBKE0JvT-A0PSke7AHhHVbU4RC7amEZ6WDnU8SX4S-Q__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA},

year  = {2004},

date = {2004-01-01},

urldate = {2004-01-01},

journal = {XXV jornadas de Automática},

pages = {1–6},

abstract = {Este trabajo diseña un sistema automático para determinar la calidad del semen de verraco mediante la caracterización de las cabezas de los espermatozoides. Se utilizaron dos tipos de descriptores basados en momentos estadísticos (Hu y Zernike). Las imágenes se preprocesaron, transformando su modo de color y aplicando operaciones morfológicas. La segmentación se realizó mediante el método de Otsu y binarización. Se eliminaron regiones menores al 45% de la media. La clasificación se llevó a cabo con una red neuronal de perceptrón multicapa. Los resultados muestran que los descriptores de Hu son más relevantes, logrando un mejor equilibrio entre especificidad y sensibilidad.},

keywords = {Descriptores Estadísticos, Hu, redes neuronales, Semen de Verraco, Zernike},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{alaiz-rodriguez_alisis_2002,

title = {Análisis de residuos en el diagnóstico de fallos basado en modelos utilizando redes neuronales y estimaciones de probabilidades a posteriori},

author = {Rocío Aláiz-Rodríguez and Ángel Alonso},

url = {https://portalcientifico.unileon.es/documentos/66d0b94e6549b31cccfec7f8?lang=gl},

year  = {2002},

date = {2002-01-01},

urldate = {2002-01-01},

journal = {Actas de la XXIII Jornadas de Automática: Universidad de La Laguna, 9, 10 y 11 de septiembre de 2002-Tenerife},

abstract = {Se presenta una aproximación probabilística con redes neuronales para el módulo de decisión en sistemas de diagnóstico de fallos basados en modelos. Utilizando una función de coste SSB, las redes estiman probabilidades de fallo, permitiendo fijar umbrales de decisión que minimizan los riesgos de falsas alarmas y no detección de fallos. Además, se muestra cómo estimar estos riesgos de forma no supervisada.},

note = {Publisher: Universidad de La Laguna},

keywords = {decisión probalística, diagnóstico de fallos, modelos de diagnóstico, redes neuronales, riesgo de fallos},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}