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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCamacho Nieto, Oscar-
dc.contributor.advisorYáñez Márquez, Cornelio-
dc.contributor.authorAldape Pérez, Mario-
dc.date.accessioned2012-09-25T23:18:47Z-
dc.date.available2012-09-25T23:18:47Z-
dc.date.issued2011-
dc.identifier.urihttp://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/7015-
dc.descriptionDoctorado en Ciencias de la Computaciónes
dc.description.abstractEn este trabajo de tesis se presenta el Enfoque Asociativo para la Selección de Rasgos, que constituye un nuevo modelo para reducir la dimensiónalidad de los patrones que conforman el conjunto fundamental, el cual surge al tomar elementos de dos ramas importantes del reconocimiento de patrones. Por un lado, se toma como punto departida el modelo de Clasificación Hibrida con Enmascaramiento (HCM por sus siglas en inglés) y por otro lado, el concepto de verosimilitud,tomado de la Teoría de Decisión Bayesiana. El nuevo modelo exhibe un desempeño experimental competitivo, al ser comparado con otros importantes clasificadores de patrones descritos en la literatura actual.es
dc.description.sponsorshipInstituto Politécnico Nacional. CICes
dc.language.isoeses
dc.publisherInstituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computaciónes
dc.subjectPattern recognition systemses
dc.subjectImage processing (Digital techniques)es
dc.titleEnfoque asociativo para la selección de rasgoses
dc.typeThesises
dc.description.especialidadFísico-Matemáticases
dc.description.tipoPDFes
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