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dc.contributor.authorRuiz-Sarmiento, Jose-Raul
dc.contributor.authorGalindo, Cipriano 
dc.contributor.authorGonzalez-Jimenez, Antonio Javier 
dc.date.accessioned2017-09-12T10:00:39Z
dc.date.available2017-09-12T10:00:39Z
dc.date.created2017
dc.date.issued2017-09-12
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/14447
dc.description.abstractEl reconocimiento de objetos es una tarea clave para dotar de cierta autonomía a un robot móvil.Los métodos de reconocimiento tradicionales han alcanzado un éxito aceptable empleando información sobre la apariencia y/o la geométrica de los objetos, aunque pueden presentar resultados ambiguos. Persiguiendo mitigar esta desventaja, en este trabajo se estudia cómo modelar información sobre el contexto geométrico de los objetos, la cual resulta útil para inclinar la balanza en reconocimientos ambiguos, de tal manera que se alcance un reconocimiento tan exitoso como sea posible. Para ello hemos recurrido a los Campos Aleatorios Condicionales como herramienta de modelado, y a Robot@Home como conjunto de datos para la evaluación. Con estas premisas se han alcanzado conclusiones interesantes para cualquier sistema reconocedor empleando información contextual.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo se ha desarrollado en el marco de los proyectos TEP2012-530 y DPI2014-55826-R, fi nanciados por la Junta de Andalucía y el Ministerio de Ciencia e Innovación respectivamente, ambos contando con fondos del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectRobóticaes_ES
dc.subject.otherReconocimiento de objetoses_ES
dc.subject.otherRobótica de servicioses_ES
dc.subject.otherContexto geométricoes_ES
dc.subject.otherCampos aleatorios condicionaleses_ES
dc.titleModelado del contexto geométrico para el reconocimiento de objetoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/preprintes_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.relation.eventtitleJornadas de Automáticaes_ES
dc.relation.eventplaceGijónes_ES
dc.relation.eventdate2017es_ES
dc.cclicenseby-nc-ndes_ES


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