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Aplicación de métodos de machine learning a la espectroscopía de protones acelerados por láser

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Aplicación de métodos de machine learning a la espectroscopía de protones acelerados por láser

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dc.contributor.advisor Rodríguez Álvarez, María José es_ES
dc.contributor.advisor Seimetz, Michael es_ES
dc.contributor.author Calatayud Giner, Javier es_ES
dc.date.accessioned 2019-10-03T11:22:11Z
dc.date.available 2019-10-03T11:22:11Z
dc.date.created 2019-09-18
dc.date.issued 2019-10-03 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/127157
dc.description.abstract [ES] En este trabajo de fin de grado se ha desarrollado un sistema de clasificación automática de imágenes microscópicas basado en tecnología de Deep Learning. Estas imágenes son el resultado de un experimento en el que se hace colisionar protones acelerados contra un material detector, y consisten en un fondo gris con trazas con forma circular. La mayoría de las imágenes que se obtienen con este experimento no sirven debido a distintos factores como la falta de nitidez, por lo que es necesario clasificarlas. A su vez se ha implementado un sistema que extrae el radio y posición de las trazas usando técnicas de visión artificial. es_ES
dc.description.abstract [EN] In this final project, a classification system for microscopic images based on Deep Learning technology has been developed. These images are the result of an experiment in which accelerated protons collide against a detector material. Most of the images obtained with this experiment cannot be used due to different factors such as lack of sharpness, so it is necessary to discard them. Also, I have implemented an algorithm that is able to extract automatically the radius of the traces contained in the images using artificial vision techniques. es_ES
dc.format.extent 67 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Inteligencia Artificial es_ES
dc.subject Machine Learning es_ES
dc.subject Deep Learning es_ES
dc.subject Redes Neuronales Convolucionales es_ES
dc.subject Keras es_ES
dc.subject Vision Artificial es_ES
dc.subject Transformada de Hough es_ES
dc.subject Protones es_ES
dc.subject Laser es_ES
dc.subject Artificial Intelligence es_ES
dc.subject Convolutional Neural Networks es_ES
dc.subject Computer Vision es_ES
dc.subject Hough’s transform es_ES
dc.subject Protons es_ES
dc.subject.classification MATEMATICA APLICADA es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Aplicación de métodos de machine learning a la espectroscopía de protones acelerados por láser es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Calatayud Giner, J. (2019). Aplicación de métodos de machine learning a la espectroscopía de protones acelerados por láser. http://hdl.handle.net/10251/127157 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\96610 es_ES


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