Tesis doctoral de Miguel Angel Fernandez Graciani
Se propone una arquitectura neuronal (modular, multicapa y autoprogramable por aprendizaje) para el analisis del movimiento en tiempo real a traves del calculo de un descriptor rlv (relacion longitud-velocidad) analogo a las celulas ganglionares de la rana.En la tesis se desarrolla una metodología para el diseño de redes neuronales basadas en conocimiento a partir de un conjunto de especificaciones funcionales (segmentacion, metricas, distancias, integracion y aprendizaje por refuerzo). La metodología se aplica al desarrollo de una aplicacion concreta en vision artificial y se implementa una version software directamente realizable con logica programable y memoria ram, con la simple sustitucion de «proceso» por «procesador fisico». finalmente, tras la evaluacion del sistema con secuencias de imagenes reales y sinteticas, contaminadas con ruido y con diferentes texturas, se sugieren las futuras lineas de investigacion en vision artificial mediante redes neuronales: (1) busqueda de nuevos descriptores de velocidad, direccion y forma (2) refinamiento de la arquitectura multicapa para hacer mas eficiente su implementacion hardware.
Datos académicos de la tesis doctoral «Una arquitectura modular de inspiracion biologica con capacidad de aprendizaje para el analisis de movimiento en secuencias de imagen en tiempo real.«
- Título de la tesis: Una arquitectura modular de inspiracion biologica con capacidad de aprendizaje para el analisis de movimiento en secuencias de imagen en tiempo real.
- Autor: Miguel Angel Fernandez Graciani
- Universidad: Nacional de educación a distancia
- Fecha de lectura de la tesis: 01/01/1996
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Jose Mira Mira
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Sebastián Dormido Bencomo
- Roque Marín Morales (vocal)
- Emilio Lopez Zapata (vocal)
- Ramón Ruiz Merino (vocal)