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Universidad de Alicante

Proyecto

Técnicas avanzadas de reconomiciento de formas y sus aplicaciones en procesos industriales y comerciales

Referencia: TIC2000-1703-C03-02
Financiación: Ministerio de Educación y Cultura
Periodo: desde 28/12/2000 hasta 27/12/2003
Director: Micó Andrés, María Luisa
Miembros: Gómez Ballester, Eva
Iñesta Quereda, José Manuel
Moreno Seco, Francisco
Oncina Carratalá, Jose
Requena Jiménez, Antonio
Colaboradores:Universidad Jaume I de Castellón
Universidad Politécnica de Valencia
Universidad de Alicante
Resumen del projecto:
Se propone un proyecto precompetitivo de desarrollo de técnicas de Reconocimiento de Formas (RF) y estudio del
impacto de su aplicación en un amplio abanico de problemas prácticos de gran interés industrial o comercial. El RF es
una disciplina bien establecida en las ciencias y en las ingenierías desde hace más de 20 años, con aplicaciones
fuertemente implantadas en prácticamente todos los sectores productivos. En el presente proyecto se trata de poner
de manifiesto de manera explícita esta multiplicidad de campos en los que se pueden obtener claros beneficios
mediante el uso de técnicas de RF comunes. La experiencia consolidada en RF de los grupos de investigación
participantes permite garantizar el buen uso, adaptación y/o desarrollo de las técnicas, nuevas o tradicionales, que
sean más adecuadas para cada aplicación.
Las principales tecnologías de RF cuyo desarrollo se propone incluyen métodos de Selección y
Transformación de Características y técnicas de Clasificación, tanto Supervisada como No-Supervisada (“Clustering”).
En todos los casos, el enfoque apunta principalmente hacia aproximaciones relativamente simples pero que están
mostrándose extraordinariamente eficaces en la práctica. En particular, cabe señalar toda la tecnología basada en
distancias. Al no requerir siquiera una representación vectorial de los objetos considerados, estas técnicas gozan de
una amplia generalidad y gran flexibilidad de aplicación.
Con respecto a las aplicaciones, se consideran en el proyecto ocho problemas prácticos concretos: reconocimiento de
texto manuscrito, análisis prospectivo de datos masivos, control de calidad de gres porcelánico, clasificación de frutos,
clasificación de mármol, control de calidad de suelas de calzado, análisis de melodías musicales y aplicaciones
médicas.

Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos


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