Implementación de un algoritmo de aprendizaje automático para determinar características de espejos utilizando los patrones de prueba de ronchi en el taller de óptica de la Unillanos.

By: Material type: TextOriginal language: Spanish Publisher: Villavicencio, Meta : Universidad de los Llanos, 2017Description: 72 páginasContent type:
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  • sin mediación
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Prueba Ronchi realizada en el laboratorio de óptica de la Universidad de los Llanos. -- Visión por computación. -- Algoritmos de aprendizaje. -- Desarrollo del proyecto. -- Conclusiones y trabajo futuro. -- Referencias.
Dissertation note: Trabajo de grado especialización Ingeniería de Software. Summary: La prueba de Ronchi es un procedimiento que permite obtener patrones visuales (Ronchigramas), los cuales pueden usarse para determinar características 6p ticas en la superficie de espejos, como lo son las aberraciones y deformaciones 6pticas. En este libro se presenta la implementación de un algoritmo de aprendizaje automático para la clasificación de imágenes de Ronchigramas, utilizando la écnica de extrac- ción y descripción de caracterfsticas locales con el método Scale Invariant Feature Transform (SIFT), una bolsa de palabras visuales (BOVWs) para representación de imágenes y el entrenamiento del algoritmo de árboles de decisión ( Random Forest- RF) en el esquema de clasificación con un rendimiento alcanzado de 0,88 en térmi- nos de la medida de precisión media.
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Trabajo de grado especialización Ingeniería de Software.

Prueba Ronchi realizada en el laboratorio de óptica de la Universidad de los Llanos. -- Visión por computación. -- Algoritmos de aprendizaje. -- Desarrollo del proyecto. -- Conclusiones y trabajo futuro. -- Referencias.

La prueba de Ronchi es un procedimiento que permite obtener patrones visuales (Ronchigramas), los cuales pueden usarse para determinar características 6p ticas en la superficie de espejos, como lo son las aberraciones y deformaciones 6pticas. En este libro se presenta la implementación de un algoritmo de aprendizaje automático para la clasificación de imágenes de Ronchigramas, utilizando la écnica de extrac- ción y descripción de caracterfsticas locales con el método Scale Invariant Feature Transform (SIFT), una bolsa de palabras visuales (BOVWs) para representación de imágenes y el entrenamiento del algoritmo de árboles de decisión ( Random Forest- RF) en el esquema de clasificación con un rendimiento alcanzado de 0,88 en térmi- nos de la medida de precisión media.

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