Sistema óptico de reconocimiento de caracteres de placas vehiculares mediante redes neuronales

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCampuzano Nieto, Gonzalo Bayardo-
dc.contributor.authorAlbuja Galárraga, Oscar Fernando-
dc.contributor.authorMorales Flores, Wilmer Ramiro-
dc.date.accessioned2019-01-09T17:15:51Z-
dc.date.available2019-01-09T17:15:51Z-
dc.date.issued2007-11-
dc.identifier.urihttps://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/16609-
dc.descriptionA lo largo de la presente tesis encontramos dos temas importantes de la inteligencia artificial como son la visión artificial y el modelo neuronal de tipo backpropagation, cada uno de estos tienen un alto aporte ya que por un lado la visión artificial nos permite obtener características intrínsicas de las imágenes, por otro lado las neruronales nos permiten crear una base de conocimiento a partir de la información de las imágenes, toda esta información nos ha permitido comprender y modelar el sistema de una manera más fácil en UML.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectINGENIERÍA DE SISTEMASspa
dc.subjectPROCESAMIENTO ÓPTICO DE DATOSspa
dc.subjectTRANSMISIÓN DE IMÁGENESspa
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALspa
dc.subjectREDES NEURONALESspa
dc.titleSistema óptico de reconocimiento de caracteres de placas vehiculares mediante redes neuronalesspa
dc.typebachelorThesisspa
ups.carreraIngeniería de Sistemasspa
ups.sedeSede Quitospa
Pertenece a las colecciones: Grado

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