Skip navigation
DSpace logo
  • Página de inicio
  • Listar
    • Comunidades
    • Buscar elementos por:
    • Fecha Publicación
    • Autor
    • Título
    • Materia
  • Language
    • português
    • français
    • English
    • español
  • Servicios
    • Mi DSpace
    • Alertas
    • Editar perfil
logo UDO  />
</center>    
	</div>
	</div>
</div>	
                

<div class=
  1. UDOSpace - Universidad de Oriente/Venezuela
  2. 01. Núcleo de Anzoátegui
  3. Pregrado (Núcleo Anzoátegui)
  4. Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas del Núcleo Anzoátegui
  5. Ingeniería en Computación.az
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://ri2.bib.udo.edu.ve:8080/jspui/handle/123456789/4274
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorMontaña T., Yubraska K.
dc.contributor.authorSifontes L., Giuseppe D.
dc.date.accessioned2017-12-21T23:19:57Z-
dc.date.available2017-12-21T23:19:57Z-
dc.date.issued2009-07
dc.identifier.urihttp://ri2.bib.udo.edu.ve:8080/jspui/handle/123456789/4274-
dc.description.abstractEn este trabajo se ha desarrollado una aplicación para el reconocimiento de imágenes faciales basadas en niveles de gris mediante el uso de redes neuronales artificiales. A través de esta herramienta el usuario podrá indicar los rostros que la aplicación debe memorizar durante el aprendizaje, también podrá seleccionar algunos parámetros de las redes neuronales, como son: el número de capas y el número de neuronas empleadas por cada capa y el factor de aprendizaje, una vez configurados todos estos parámetros se podrá dar inicio al entrenamiento de las redes neuronales perceptrón multicapa y función de base radial, una vez finalizado el entrenamiento se genera un archivo con todos los pesos, umbrales y demás resultados obtenidos durante el entrenamiento, necesarios para que las redes logren el reconocimiento, este archivo es denominado memoria y se actualiza cada vez que se encuentra una mejor solución a un problema, por lo tanto, se puede entrenar tantas veces como se desee en busca de una mejor solución. Una vez que las redes neuronales artificiales se encuentren entrenadas estas serán capaces de identificar o verificar con un alto grado de acierto los sujetos aprendidos. El análisis y diseño de la aplicación fue realizado utilizando el lenguaje gráfico UML (Unified Modeling Language). Para el desarrollo de esta aplicación se utilizó el lenguaje de cuarta generación Java 1.6 y la herramienta JCreator Pro V3.
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad de Oriente
dc.titleDesarrollo de una aplicación para el reconocimiento facial mediante redes neuronales artificiales
dc.typeThesis
Aparece en las colecciones: Ingeniería en Computación.az

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TESIS.IDC009M55.pdf16,6 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.

 Portal Académico SIBIUDO

Repositorios Institucional de la Universidad de Oriente.
Configuracion y mantenimientos: Rafael Figueroa, Cesar Rodriguez, Pablo Ochoa y Marcos Ramírez