Video Classification System Based on Representation Techniques Using Kernel Methods and Bayesian Inference

dc.contributorÁlvarez Meza, Andrés Marino
dc.creatorFernández Ramírez, Jorge Luis
dc.date2019-09-10T20:00:09Z
dc.date2021-11-02T20:33:56Z
dc.date2019-09-10T20:00:09Z
dc.date2021-11-02T20:33:56Z
dc.date2019
dc.date.accessioned2022-09-23T20:49:20Z
dc.date.available2022-09-23T20:49:20Z
dc.identifier6310000131956;T519.542 F363 F6988
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11059/10566
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3522165
dc.descriptionEn este trabajo propusimos diferentes estrategias de representación de características para el procesamiento de video. Nuestro principal objetivo es revelar patrones discriminantes de datos de video para mejorar la tarea de visión por computadora, reconocimiento de acción humana. Con este fin, propusimos utilizar un análisis de relevancia basado en un núcleo para reconocer los descriptores mas relevantes relacionados con el conocimiento de acciones. Además, la propuesta permite calcular una matriz de proyección lineal para mapear muestras de video en un nuevo espacio, donde se preserva la separabilidad de clases y se reduce la dimensionalidad de la representación.
dc.formatapplication/pdf
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dc.languageeng
dc.publisherPereira : Universidad Tecnológica de Pereira
dc.publisherFacultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación
dc.publisherMaestría en Ingeniería Eléctrica
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rightsopenAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectEstadística matemática
dc.subjectFunciones de Kernel
dc.subjectTeoría bayesiana de decisiones estadísticas
dc.subjectInferencia estadística
dc.titleVideo Classification System Based on Representation Techniques Using Kernel Methods and Bayesian Inference
dc.typemasterThesis
dc.typeacceptedVersion


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