Cluster cv2: un abordaje de visión computacional para identificación espacial de agrupamientos de datos

El proyecto tiene como finalidad desenvolver una metodología de agrupamientos de datos para muestras con problemas de superposición entre grupos, usando las herramientas de visión computacional y aprendizaje de máquina, donde la mayor parte de las bases de datos reales presentan este inconveniente para la correcta identificación de los grupos y generando pérdida de información. Usando la metodología de desarrollo de aplicaciones móviles en modo iterativo sobre las etapas de: análisis, diseño, desarrollo, pruebas y entrega, estructurando la metodología eficazmente y evaluando los requerimientos técnicos, funcionales y de accesibilidad para el software final. Por consiguiente, el documento describe el desarrollo del proyecto en 5 capítulos, donde el primer capítulo describe la propuesta metodológica planteada, metas y resultados a los cuales se han orientado el proyecto; continuando con el capítulo 2, se ha abordado la revisión literaria de los trabajos en el área, extrayendo los métodos de procesos y aplicando estos en el capítulo 3 del presente documento. Finalmente, en los capítulos 4 y 5 del documento se presentan los resultados obtenidos, la discusión y el análisis de estos, identificando los factores de error, la relevancia del trabajo para el área abordada y el aporte de este en el área de Ingeniería Electrónica.

• Autores: Contreras Contreras, Ghiordy Ferney
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Francisco de Paula Santander
• Repositorio: Repositorio Digital UFPS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/3885
• Acceso en línea: http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/3885
• Palabra clave: Análisis cluster; Lenguajes documentarios; Tratamiento de información; Procesamiento de la información
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)