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Listar por palabra clave "Convolutional neural networks"

Mostrando ítems 1-20 de 74

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A deep multimodal system for provenance filtering with universal forgery detection and localization

Jabeen, Saira; Khan, Usman Ghani; Iqbal, Razi; Mukherjee, Mithun; Lloret, Jaime (Springer-Verlag, 2021-05)

[EN] Traditional multimedia forensics techniques inspect images to identify, localize forged regions and estimate forgery methods that have been applied. Provenance filtering is the research area that has been evolved ...
A Heterogeneous Inference Framework for a Deep Neural Network

Gadea Gironés, Rafael; Rocabado-Rocha, José Luis; Fe, Jorge; Monzó Ferrer, José María (MDPI AG, 2024-01)

[EN] Artificial intelligence (AI) is one of the most promising technologies based on machine learning algorithms. In this paper, we propose a workflow for the implementation of deep neural networks. This workflow attempts ...
A Set of Benchmarks for Handwritten Text Recognition on Historical Documents

Sánchez Peiró, Joan Andreu; Romero, Verónica; Toselli, Alejandro Héctor; Villegas, Mauricio; Vidal, Enrique (Elsevier, 2019-10)

[EN] Handwritten Text Recognition is a important requirement in order to make visible the contents of the myriads of historical documents residing in public and private archives and libraries world wide. Automatic Handwritten ...
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 ...
Análisis y aplicación de técnicas de explicabilidad en redes neuronales sobre problemas con imágenes

Poncelas Vargas, José David (Universitat Politècnica de València, 2024-10-28)

[ES] Este trabajo se enfoca en el análisis y la implementación de técnicas de explicabilidad destinadas a mejorar la comprensión de redes neuronales aplicadas a problemas que implican el procesamiento de imágenes. En primer ...
Aprendizaje profundo y biomarcadores de imagen en el estudio de enfermedades metabólicas y hepáticas a partir de resonancia magnética y tomografía computarizada

Jimenez Pastor, Ana Maria (Universitat Politècnica de València, 2024-02-05)

[ES] El síndrome metabólico se define como un conjunto de trastornos (e.g., niveles elevados de presión arterial, niveles elevados de glucosa en sangre, exceso de grasa abdominal o niveles elevados de colesterol o ...
Augmenting data with GANs to segment melanoma skin lesions

Pollastri, Federico; Bolelli, Federico; Paredes Palacios, Roberto; Grana, Costantino (Springer-Verlag, 2020-06)

[EN] This paper presents a novel strategy that employs Generative Adversarial Networks (GANs) to augment data in the skin lesion segmentation task, which is a fundamental first step in the automated melanoma detection ...
Automatic characterization of human embryos at day 4 post-insemination from time-lapse imaging using supervised contrastive learning and inductive transfer learning techniques

Paya-Bosch, Elena; Bori, Lorena; Colomer, Adrián; Meseguer, Marcos; Naranjo Ornedo, Valeriana (Elsevier, 2022-06-01)

[EN] Embryo morphology is a predictive marker for implantation success and ultimately live births. Viability evaluation and quality grading are commonly used to select the embryo with the highest implantation potential. ...
Automatic Detection of Intestinal Content to Evaluate Visibility in Capsule Endoscopy

Noorda, Reinier; Nevárez, Andrea; Colomer, Adrián; Naranjo, Valery; Pons Beltrán, Vicente (IEEE, 2020-01-30)

In capsule endoscopy (CE), preparation of the small bowel before the procedure is believed to increase visibility of the mucosa for analysis. However, there is no consensus on the best method of preparation, while comparison ...
Automatic evaluation of degree of cleanliness in capsule endoscopy based on a novel CNN architecture

Noorda, Reinier; Nevárez, Andrea; Colomer, Adrián; Pons Beltrán, Vicente; Naranjo Ornedo, Valeriana (Nature Publishing Group, 2020-10-19)

[EN] Capsule endoscopy (CE) is a widely used, minimally invasive alternative to traditional endoscopy that allows visualisation of the entire small intestine. Patient preparation can help to obtain a cleaner intestine and ...
Automatic pollen recognition using convolutional neural networks: The case of the main pollens present in Spanish citrus and rosemary honey

Valiente González, José Miguel; Juan-Borras, María del Sol; López García, Fernando; Escriche Roberto, Mª Isabel (Elsevier, 2023-10)

[EN] The automation of honey pollen visual sorting overcomes the limitations of the conventional procedure helping the specialist in this time-consuming task. In this work, a novel and comprehensive Ground Truth of almost ...
Automatic Segmentation of Epidermis and Hair Follicles in Optical Coherence Tomography Images of Normal Skin by Convolutional Neural Networks

del Amor, Rocío; Morales, Sandra; Colomer, Adrián; Mogensen, Mette; Jensen, Mikkel; Israelsen, Niels M.; Bang, Ole; Naranjo Ornedo, Valeriana (Frontiers Media, 2020-06-04)

[EN] Optical coherence tomography (OCT) is a well-established bedside imaging modality that allows analysis of skin structures in a non-invasive way. Automated OCT analysis of skin layers is of great relevance to study ...
Automatic semantic segmentation of the lumbar spine: Clinical applicability in a multi-parametric and multi-center study on magnetic resonance images

Sáenz-Gamboa, Jhon Jairo; Doménech, Julio; Alonso-Manjarrés, Antonio; Gomez, J.A.; de la Iglesia-Vayá, María (Elsevier, 2023-06)

[EN] Significant difficulties in medical image segmentation include the high variability of images caused by their origin (multi-center), the acquisition protocols (multi-parametric), the variability of human anatomy, ...
Bias Analysis on Public X-Ray Image Datasets of Pneumonia and COVID-19 Patients

Omar del Tejo Catalá; Salvador Igual, Ismael; Perez-Benito, Francisco Javier; Millan-Escriva, David; ORTIZ, V.; Llobet Azpitarte, Rafael; Perez-Cortes, Juan-Carlos (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021)

[EN] Chest X-ray images are useful for early COVID-19 diagnosis with the advantage that X-ray devices are already available in health centers and images are obtained immediately. Some datasets containing X-ray images with ...
Characterization of trajectories in football matches from anomalous diffusion models

Castillo Esteve, Joan (Universitat Politècnica de València, 2023-01-02)

[ES] El análisis deportivo es un campo el cual ha ido creciendo mucho estos últimos años. De la mano del Big Data se han empezado a hacer muchos más estudio y con más posibilidades. En el mundo del fútbol la Ciencia de ...
Clearing the Way in Capsule Endoscopy with Deep Learning and Computer Vision.

Noorda, Reinier Alexander (Universitat Politècnica de València, 2022-07-01)

[ES] La endoscopia capsular (CE) es una ampliamente utilizada alternativa mínimamente invasiva a la endoscopia tradicional, que permite la visualización de todo el intestino delgado, mientras no es posible hacerlo fácilmente ...
Coche autónomo robótico con reconocimiento de señales de tráfico utilizando aprendizaje profundo

Andrés Solanes, Carles (Universitat Politècnica de València, 2024-10-08)

[ES] La conducción autónoma es una tecnología actualmente en auge. Ya son muchos los proyectos de coches con sistemas de conducción automática. Aunque la mayoría de estos desarrollos no son coches con una autonomía total, ...
Comparación de arquitecturas de redes convolucionales para la clasificación de imágenes de alimentos

Martínez Chico, César (Universitat Politècnica de València, 2024-09-13)

[ES] La visión artificial es uno de los campos de la inteligencia artificial que más ha crecido en los últimos años debido a los numerosos avances técnicos en el campo. Nos permite interpretar, entender y procesar imágenes ...
Construcción de un coche de conducción autónomo robótico

Martínez Martínez, Andrés (Universitat Politècnica de València, 2022-10-21)

[ES] La conducción de coches totalmente autónomos reduciría considerablemente las muertes en carreteras y el estrés al volante. Aunque varias compañías han comenzado a desplegarlos en las calles en los últimos años, no se ...
Data analysis in underwater neutrino telescopes using advanced machine learning tools

Aslan Suárez, Antonio Alejandro (Universitat Politècnica de València, 2021-09-02)

[ES] Las radiaciones electromagnéticas no son la única forma que el ser humano tiene para estudiar los astros, de hecho, el estudio de la trayectoria de los neutrinos que llegan a la Tierra puede permitir el estudio de ...