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dc.date.accessioned 2012-10-16T15:53:21Z
dc.date.available 2012-10-16T15:53:21Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22522
dc.description.abstract La redes neuronales artificiales han demostrado tener un muy buen desempeño en la resolución de problemas pertenecientes al área de reconocimiento de patrones debido a su alta tolerancia al ruido existente en la información de entrada. Este artículo presenta una nueva arquitectura neuronal, denominada GesRN, formada por varias redes neuronales, que permite realizar la interpretación de comandos gestuales utilizados en el acceso a las diferentes funcionalidades de una aplicación. Un comando gestual es una figura realizada con un dispositivo digital manual, como el mouse o el lápiz óptico, que permite ejecutar un conjunto de acciones asociadas. La correcta interpretación de este tipo de comandos resulta una tarea compleja debido a la gran variedad de patrones que pueden generarse para un mismo gesto. Las mediciones realizadas han demostrado que GesRN posee una alta efectividad en la resolución del problema planteado. Según la arquitectura propuesta, la incorporación de nuevos gestos no obliga a realizar un reentrenamiento masivo de toda la estructura reduciendo de esta forma el tiempo de aprendizaje. Finalmente se presentan las conclusiones y se plantean algunas líneas de trabajo futuras. es
dc.language es es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject Redes Neuronales es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject Aprendizaje es
dc.subject Learning es
dc.subject Comandos gestuales es
dc.subject Neural nets es
dc.title Reconocimiento de comandos gestuales utilizando GesRN es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Yanivello, Diego es
sedici.creator.person Lanzarini, Laura Cristina es
sedici.description.note Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.relation.event X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)