Desarrollo de un sistema de visión artificial basado en técnicas de aprendizaje de máquina para el reconocimiento de la diversidad avícola del área metropolitana de Bucaramanga

Este artículo presenta la propuesta para el diseño y construcción de una aplicación móvil basada en machine learning que permita la identificación en tiempo real de un conjunto de aves nativas seleccionadas del área metropolitana de Bucaramanga, Colombia. Haciendo uso de conjuntos de imágenes tanto propias como tomadas de repositorios abiertos en línea, se proyecta la creación de un clasificador capaz de categorizar imágenes nuevas tomadas a través de una interfaz móvil suministrando la información más relevante de las especies comunes tanto urbanas como rurales.

• Autores: Franco Flórez, Bibiana Patricia; Mosquera Moreno, María Angélica; Ortiz Beltrán, Ariel
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/21968
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/21968
• Palabra clave: Artificial intelligence; Intelligent systems; Artificial vision; Investigation; System; Artificial intelligence; Machine learning; Poultry diversity; Inteligencia artificial; Sistemas inteligentes; Visión artificial; Investigación; Sistema; Inteligencia artificial; Aprendizaje automático; Diversidad avícola
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/