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Listar por palabra clave "Classification"

Mostrando ítems 1-20 de 172

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A Multisensor System for Road Surface Identification

Safont, Gonzalo; Salazar Afanador, Addisson; Rodríguez, Alberto; Vergara Domínguez, Luís (IEEE, 2019-12-07)

[EN] This work introduces a multisensor road surface identification system that considers features from four different kind of sensors: microphones, accelerometers, speed signals, and handwheel signals. Features are extracted ...
A new method for fraud detection in credit cards based on transaction dynamics in subspaces

Salazar Afanador, Addisson; Safont, Gonzalo; Vergara Domínguez, Luís (IEEE, 2019-12-07)

[EN] This paper presents a new method for fraud detection in credit cards based on exploiting the dynamics of the card transactions. We hypothesize different behavior models in the use of the card between legitimate clients ...
A new method for pedicel/peduncle detection and size assessment of grapevine berries and other fruits by image analysis

Cubero García, Sergio; Diago, María Paz; Blasco Ivars, José; Tardáguila Laso, Javier; Millán, Borja; Aleixos Borrás, María Nuria (Elsevier, 2014-01)

[EN] The berry size of wine-grapes has often been considered to influence wine composition and quality, as it is related to the skin-to-pulp ratio of the berry and the concentration of skin-located compounds that play a ...
A pedagogical classification framework for language learning and teaching tools based on Information and Communication Technologies

Bao, Yanxia (Universitat Politècnica de València, 2024-10-29)

[ES] Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) han sido ampliamente utilizadas en los negocios, la investigación académica y especialmente en el campo de la educación. Durante las últimas décadas, se han ...
A proxy learning curve for the Bayes classifier

Salazar Afanador, Addisson; Vergara Domínguez, Luís; Vidal, Enrique (Elsevier, 2023-04)

[EN] In this paper, a theoretical learning curve is derived for the multi-class Bayes classifier. This curve fits general multivariate parametric models of the class-conditional probability density. The derivation uses a ...
A rapid and non-invasive method for authenticating the origin of pistachio samples by NIR spectroscopy and chemometrics

Vitale, Raffaele; Bevilacqua, Marta; Bucci, R.; Magrì, A.D.; Magri, A.L.; Marini, F. (Elsevier, 2013-02-15)

In this study, near-infrared spectroscopy coupled to chemometrics is used to build an analytical protocol to authenticate the origin of pistachio nuts (Pistacia vera L.), a high value-added food product. In particular, ...
A Study of Deep Learning Methods for Image Classification

Xinyu, Li (Universitat Politècnica de València, 2022-05-10)

[ES] En este proyecto se implementarán métodos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales convolucionales (CNN) para problemas de clasificación de imágenes. El aprendizaje profundo (AP) es un enfoque ...
A Study of Early Fusion Methods for Multimodal Classification

Yang, Wanqiuyue (Universitat Politècnica de València, 2024-04-09)

[ES] Este proyecto implementará varias técnicas de fusión temprana de datos, es decir, fusión de nivel de entrada, aplicadas para mejorar el rendimiento de la clasificación multimodal automática. Se analizarán los repositorios ...
A Study of Feature Selection Methods for Classification

Liu, Chenyu (Universitat Politècnica de València, 2022-05-10)

[ES] En este proyecto se implementarán varias técnicas de selección de características que se aplican para mejorar el rendimiento de la clasificación automática. Se analizarán varios problemas de clasificación de un ...
A Study of Late Fusion Methods for Multimodal Classification

Zou, Dejian (Universitat Politècnica de València, 2024-04-09)

[ES] Este proyecto implementará varias técnicas de fusión tardía de datos aplicadas para mejorar el rendimiento de la clasificación multimodal automática. Se analizarán los repositorios de bases de datos disponibles ...
A Study on Image Data Augmentation for Classification Based on Deep Learning

Yu, Cenhua (Universitat Politècnica de València, 2024-09-26)

[ES] Este proyecto implementará varias técnicas de aumento de datos de imágenes para su clasificación mediante aprendizaje profundo. Esas técnicas son necesarias cuando la cantidad de muestras de datos etiquetadas disponibles ...
A Study on Image Denoising Using Deep Learning

Lin, Guanyi (Universitat Politècnica de València, 2024-09-26)

[ES] Este proyecto implementará varias técnicas de eliminación de ruido de datos de imágenes para su clasificación mediante aprendizaje profundo. Este es un tema importante a resolver para mejorar la calidad de las imágenes ...
Accurate classification of childhood brain tumours by in vivo 1H MRS - a multi-centre study

Vicente Robledo, Javier; Fuster García, Elíes; Tortajada Velert, Salvador; García Gómez, Juan Miguel; Davies, Nigel; Natarajan, Kal; Wilson, Martin; Grundy, Richard G.; Wesseling, Pieter; Monleón, Daniel; Celda, Bernardo; Robles, Montserrat; Peet, Andrew C. (Elsevier, 2013-02)

Aims: To evaluate the accuracy of single-voxel Magnetic Resonance Spectroscopy (1H-MRS) as a non-invasive diagnostic aid for pediatric brain tumours in a multi-national study. Our hypotheses are (1) that automated cla ...
Agreement in the assessment of metastatic spine disease using scoring systems

Arana Fernandez de Moya, Estanislao; Kovacs, Francisco M.; Royuela, Ana; Asenjo, Beatriz; Perez-Ramirez, Ursula; Zamora, Javier (Elsevier, 2015-04)

PURPOSE: To assess variability in the use of Tomita and modified Bauer scores in spine metastases. MATERIALS AND METHODS: Clinical data and imaging from 90 patients with biopsy-proven spinal metastases, were provided ...
An Open-Set Recognition and Few-Shot Learning Dataset for Audio Event Classification in Domestic Environments

Naranjo-Alcaraz, Javier; Perez-Castanos, Sergi; Zuccarello, Pedro; Torres, Ana M.; López Monfort, José Javier; Ferri, Francesc J.; Cobos, Maximo (Elsevier, 2022-12)

[EN] The problem of training with a small set of positive samples is known as few-shot learning (FSL). It is widely known that traditional deep learning algorithms usually show very good performance when trained with large ...
Analysis of traffic accidents on rural highways using Latent Class Clustering

De Oña, Juan; López-Maldonado, Griselda; Mujalli, Randa; Calvo, Francisco J. (Elsevier, 2013)

[EN] One of the principal objectives of traffic accident analyses is to identify key factors that affect the severity of an accident. However, with the presence of heterogeneity in the raw data used, the analysis of traffic ...
Análisis Comparativo de las técnicas utilizadas en un Sistema de Reconocimiento de Hojas de Planta

Cervantes, Jair; Taltempa, Jesús; García Lamont, Farid; Ruiz Castilla, José S.; Yee Rendon, Arturo; Jalili, Laura D. (Universitat Politècnica de València, 2017-01-05)

[EN] The development of vision systems for identifying plants by leaves is an important challenge which has numerous applications ranging from food, medicine, industry and environment. Recently, several techniques have ...
Análisis de emociones de sujetos a partir de señales de EEG, una aproximación con modelos de aprendizaje automático

Calvo Moratilla, José Javier (Universitat Politècnica de València, 2022-10-05)

[ES] El cerebro es uno de los órganos más desconocidos por los seres humanos, sobre el que año tras año se adquiere conocimiento sobre su funcionamiento real. Su análisis nos ayuda a entender su comportamiento de manera ...
Análisis de imágenes médicas del ojo humano para dar soporte al diagnóstico

Grafiá Pérez, Álvaro (Universitat Politècnica de València, 2019-09-18)

[ES] El soporte al personal sanitario mediante el uso del aprendizaje profundo ya es una realidad, dando unos resultados sobresalientes en diferentes aspectos de la sanidad. Este trabajo muestra la eficacia con la que ...
Análisis de la actividad ocular y la dilatación pupilar durante estimulación emocional en una muestra de sujetos sanos

Profili, Alessandro (Universitat Politècnica de València, 2022-09-08)

[ES] El reconocimiento de emociones es un campo de investigación de gran interés para áreas como la sanidad y la psicología. En las últimas décadas se han desarrollado muchos modelos y algoritmos de reconocimiento de ...