dc.creatorMartinez, Jorge
dc.creatorPistonesi, Silvina
dc.creatorFlesia, Ana Georgina
dc.date2018-09
dc.date2018
dc.date2019-02-28T17:53:57Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/72764
dc.identifierhttp://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/LatinR_49.pdf
dc.identifierissn:2618-3196
dc.descriptionEn este trabajo se presenta un estimador del vector de parámetros asociado con un modelo Auto-Binomial (MAB) basado en el estimador de mínimos cuadrados condicional (MCC). Este método admite programación paralela con el fin de optimizar el rendimiento en términos de velocidad del proceso de estimación. El MAB es un modelo estocástico entre los Campos Aleatorios de Gibbs- Markov que permite describir en forma robusta la información espacial de la imagen a través del vector de parámetros de su función de energía.
dc.descriptionSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
dc.formatapplication/pdf
dc.languagees
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectestimación de parámetros
dc.subjectmodelo Auto-Binomial
dc.subjectestimador de mínimos cuadrados condicional
dc.subjectcomputación paralela
dc.titleEstimación paralela de parámetros texturales
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeResumen


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