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Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART

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Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART. Luis Carlos Chavarría Grupo 2. Objetivos. Objetivo General :

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reconocimiento de se as manuales fuzzy art

Reconocimiento de señas manualesFuzzyART

Luis Carlos Chavarría

Grupo 2

objetivos
Objetivos
  • Objetivo General:
    • Determinar y establecer los principales obstáculos para el reconocimiento de señas manuales para poder relajar restricciones y poder determinar si ART es un buen modelo para este problema
descripci n de la aplicaci n
Descripción de la aplicación
  • El reconocimiento se hace por medio de la implementación de una red neuronal Fuzzy ART
  • Se utilizó el lenguaje C# y se implemento en le Visual Studio 2008
an lisis del paradigma
Análisis del Paradigma
  • Plasticidad del aprendizaje
  • Estabilidad del aprendizaje
  • El aprendizaje es no supervisado, aunque existe una modalidad supervisada
  • Auto organización
descripci n del procesamiento de im genes
Descripción del procesamiento de imágenes

Imagen

Archivo (matriz)

Funciones

C#

Los valores de las muestras están basados en una matriz de 320*240 pixeles que

muestran la blancos o negros que representan la imagen de la huella.

descripci n del procesamiento de im genes1
Descripción del procesamiento de imágenes
  • Utiliza la función getpixel del objeto Image el cual es la imagen en blanco y negro.
  • Utilizando las propiedades del RGB del pixel se obtiene un valor que es dividido entre 255.
  • Este resultado varia según el color del pixel y da un valor entre 0 y 1. El cual se almacena en una matriz.
prueba
Prueba
  • Números del 0 a 9 y letras A, B, C
  • 3 muestras de entrenamiento
  • 2 muestras de prueba
conclusiones
Conclusiones
  • El sistema reconoce alrededor de un 80 – 85 %
  • Ajustar parámetros (vigilancia) es difícil para óptimos resultados
  • Problemas con ruido
  • Señas similares
  • Detección movimiento
referencias
Referencias
  • ART. (s.f.). Recuperado el 9 de Junio de 2010, de Wikipedia.com: http://es.wikipedia.org/wiki/ART_%28RNA%29
  • Busque, M., & Parizeau, M. (1997). A comparison of Fuzzy ARTMAP and Multilayer Perceptron for Handwritten Digit Recognition.
  • CARPENTER, G. A., GROSSBERG, S., & ROSEN, D. B. (1991). Fuzzy ART: Fast Stable Learning and Categorization of Analog Patterns by an Adaptive Resonance System.
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