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Título : IDENTIFICACION DE TIPOGRAFIAS EN AMBIENTES NO ESTRUCTURADOS MEDIANTE REDES PROFUNDAS DE APRENDIZAJE
Autor : PEREZ HERNANDEZ, OSCAR KEVIN%1178564
metadata.dc.subject.other: Convoluciones (Matemáticas)
Redes neuronales (Computación)
Redes neuronales profundas
Redes neuronales recurrentes
Visión por computadora
Análisis de imágenes
Reconocimiento de modelos
Reconocimiento óptico de caracteres
Algoritmos de clasificación
Bases de datos
Control de inventarios
Etiquetas de vinos
Fecha de publicación : 2024-06-01
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de León
Descripción : El presente trabajo presenta la investigación sobre el desempeño del modelo de redes neuronales convolucionales ResNet50 en la clasificación de imágenes de botellas de vino. El objetivo principal de esta investigación ha sido evaluar la capacidad del modelo para distinguir entre diferentes clases de vinos, bajo diversas condiciones experimentales. Se ha investigado con el fin de poner a prueba una red pre-entrenada y ver qué tan factible es utilizarla en sistemas de asistencia visual. La motivación para llevar a cabo esta investigación radica en la necesidad de indagar en los procesos de clasificación de las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), las cuales son críticas en la actualidad para sistemas de asistencia diversos. La precisión y velocidad en la identificación de productos pueden tener un impacto significativo en la gestión de inventarios, así como la satisfacción del cliente.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias de la Computación

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