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FD_ANN.doc
20 de diciembre de 2006

DESTINO:

PROYECTOS INTELIGENTES – E67
TÍTULO:

APLICACIÓN DE DESCRIPTORES DE FOURIER Y REDES
NEURONALES ARTIFICIALES PARA EL RECONOCIMIENTO
DE FORMAS

APLICACIÓN DE DF Y RNA PARA EL
RECOCIMIENTO DE FORMAS

Página: 2 de 62
Fecha: 20 de diciembre de 2006

TABLA DE CONTENIDO
TABLA DECONTENIDO.....................................................................................................2
CUADRO DE AUTORES ......................................................................................................4
CUADRO DE CONTROL......................................................................................................4INTRODUCCIÓN...................................................................................................................5
LISTA DE ABREVIATURAS ...............................................................................................6
1.

PROCESADO DE IMAGEN ....................................................................................7
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5

2.

BINARIZACIÓN (IM2BW)..........................................................................................8
FILTRADO (MEDFILT2).............................................................................................9
DETECCIÓN DEL CONTORNO (BWPERIM) .................................................................9
EXTRACCIÓN DEL CONTORNO ...............................................................................10
TIEMPOS DE CÁLCULO...........................................................................................10
CÁLCULO DE LOS DESCRIPTORES DE FOURIER ......................................11

2.1
FUNCIÓN 1-D QUE REPRESENTE EL CONTORNO ....................................................11
2.2
DESCRIPTORES DE FOURIER ..................................................................................11
2.2.1 Invarianza aTraslaciones, rotaciones y escalado..............................................12
2.2.2 Representación de los Descriptores de Fourier para los Objetos de nuestro
Universo..............................................................................................................13
2.2.3 Tiempo decálculo...............................................................................................17
3.

APLICACIÓN DE LA RED NEURONAL ARTIFICIAL COMO
CLASIFICADOR DE FORMAS ............................................................................18
3.1
INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES..................................18
3.1.1 Definición de Red Neuronal Artificial ................................................................18
3.1.2 AnalogíaBiológica. ............................................................................................18
3.1.3 Interés de las RNA ..............................................................................................19
3.1.4 Aplicaciones de las RNA.....................................................................................20
3.1.5 Modelos de Entrenamiento-Aprendizaje............................................................21
3.2
REDES NEURONALES BACKPROPAGATION MULTICAPA NO LINEALES.................22
3.2.1 Redes multicapa..................................................................................................22
3.2.2 Funciones de Activación no Lineales .................................................................23
3.2.3 AlgoritmoBackpropagation ...............................................................................24
3.2.4 Variaciones en el algoritmo base .......................................................................25
3.2.4.1
3.2.4.2

Métodos Heurísticos.................................................................................................................25
Técnicas de Optimización...