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dc.contributor.authorVergara Villegas, Osslan Osiris
dc.date.accessioned2019-01-22T01:03:50Z
dc.date.available2019-01-22T01:03:50Z
dc.date.issued2018-04-14
dc.identifier.urihttp://cathi.uacj.mx/20.500.11961/7463
dc.description.abstractEn el presente artículo, se muestra el resultado de la comparación del desempeño de dos métodos para el reconocimiento de dígitos manuscritos fuera de línea. El primer método, es una red de perceptrones con la cual se clasificaron las imágenes tras realizar una comparación por pares de clases; el segundo, es un método novedoso que realiza una comparación pixel por pixel entre la imagen por clasificar, y las imágenes de referencia. Para las pruebas, se utilizó un subconjunto de 450 imágenes de la base de datos MNIST. Cada método fue evaluado en dos partes: primero, con un conjunto de 100 imágenes de entrenamiento, y segundo, con un conjunto de 350 imágenes de prueba. Con el primer clasificador se obtuvo una exactitud del 93.86%, y con el segundo se consiguió una del 95.14%. Después del análisis de los resultados obtenidos se demuestra que el segundo método se desempeñó mejor que el primero. La fortaleza del método novedoso radica principalmente en su robustez y tiempo de ejecución.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.relation.ispartofProducto de investigación IITes_MX
dc.relation.ispartofInstituto de Ingeniería y Tecnologíaes_MX
dc.subjectReconocimiento de dígitoses_MX
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_MX
dc.subjectAlgoritmo del vecino más cercanoes_MX
dc.subjectMNISTes_MX
dc.subject.otherinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleComparación de dos métodos para reconocimiento de dígitos manuscritos fuera de líneaes_MX
dc.typeArtículoes_MX
dcterms.thumbnailhttp://ri.uacj.mx/vufind/thumbnails/rupiiit.pnges_MX
dcrupi.institutoInstituto de Ingeniería y Tecnologíaes_MX
dcrupi.cosechableSies_MX
dcrupi.norevista5es_MX
dcrupi.volumen147es_MX
dcrupi.nopagina129-142es_MX
dc.contributor.coauthorCruz Sanchez, Vianey Guadalupe
dc.contributor.coauthorSossa Azuela, Juan Humberto
dc.contributor.coauthorGuevara Neri, María Cristina
dc.journal.titleResearch in Computing Sciencees_MX
dc.lgacVISIÓN, INSTRUMENTACIÓN Y CONTROLes_MX
dc.cuerpoacademicoVisión Artificial, Control y Robóticaes_MX


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