Utilización de redes neuronales recurrentes para el análisis de firmas

[EN]This grade project involves the study, design, implementation and test of an signature identification system using neural networks. Recurrent neural networks,also known as recursive neural networks, show a architectonic configuration that able output signals to be fed back to the same, or previous neurons. This feature can be used, as in this project, to build a system especialized on temporal pattern recognition, given that signatures can be seen as sequence of points in time.

Estudio del reconocimiento auditivo musical y melódico en pacientes con implante coclear

Programa de doctorado: Avances en Traumatología, Medicina del Deporte y Cuidados de Heridas

Patrones de colonización de peces y macroinvertebrados juveniles en diferentes hábitats submareales

Máster Oficial en Gestión Costera

Reconocimiento de formas manuscritas con modelos ocultos de Markov

Programa de doctorado Tecnologías de las Telecomunicaciones

Colectores artificiales para el estudio de los patrones de colonización de organismos bentónicos: de su selección y optimización a la cuantificación de patrones espacio-temporales de colonización.

Programa de Doctorado en Gestión Costera

Sistema biométrico de detección facial sobre vídeo basado en patrones binarios locales aplicados sobre el color

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Metodología para el uso de los niveles de gris en verificación de firmas manuscritas

Programa de doctorado: Cibernética y telecomunicaciones

Investigación sobre el reconocimiento automático foliar de la laurisilva canaria

[ES] La investigación que se resume en el presente artículo, da evidencia de la posibilidad de lograr exitosamente una taxonomía de laurásea canaria de forma automática, usando muestras de hojas. Imágenes digitalizadas por medio de un escáner, de un muestrario de hojas, son usadas como elementos de clasificación. Éstas son procesadas, extrayendo parámetros discriminantes que, por medio de diferentes modelos de aprendizaje automático, los identifican como descriptivos de pertenencia a una especie. El resultado se presenta con un valor de evidencia, medición que permite evaluar el peso de parámetros o conjuntos de parámetros en la clasificación. El sistema podría ser usado para determinar parámetros taxonómicos que permitan establecer un sistema de patentes de plantas desarrolladas o descubiertas, de interés económico.