Implementación de selección de características con algoritmos genéticos en clasificadores neuronales para reconocimiento de patrones en imágenes

El desempeño en el reconocimiento de patrones depende de las variaciones en las etapas de extracción, selección y clasificación. En el siguiente artículo se presenta un enfoque para selección de características utilizando un algoritmo genético aplicado a procesos de reconocimiento y control de calidad en imágenes. Para evaluar la propuesta con algoritmos genéticos se utilizan dos funciones de evaluación: tasa de error y coeficiente Kappa. Se implementan redes neuronales en la clasificación usando las características seleccionadas por el algoritmo genético. La red neuronal se compara con el clasificador de los k-vecinos. Los resultados obtenidos muestran un mejor desempeño del sistema propuesto frente a otros métodos.

• Autores: Gamarra A., Margarita R.; Quintero M., Christian G.
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/72242
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/72242; http://bdigital.unal.edu.co/36715/
• Palabra clave: genetic algorithm; neural network; pattern recognition.; Algoritmos Genéticos; Vector De Características; Redes Neuronales; Reconocimiento de Patrones.
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional