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Examinando por Materia "Machine learning"

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    PublicaciónAcceso abierto
    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
    (Universidad de los Llanos, 2017) Zapata Medina, Daniel; Jiménez López, Andrés Fernando; Cruz Roa, Ángel Alfonso
    La prueba de Ronchi es un procedimiento que permite obtener patrones visuales (Ronchigramas), los cuales pueden usarse para determinar características ópticas en la superficie de espejos, como lo son las aberraciones y deformaciones ópticas. En este libro se presenta la implementación de un algoritmo de aprendizaje automático para la clasificación de imágenes de Ronchigramas, utilizando la técnica de extracción y descripción de características 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 ForestRF) en el esquema de clasificación con un rendimiento alcanzado de 0; 88 en términos de la medida de precisión media. Se realizó la selección de este algoritmo porque arrojó mejores resultados al ser comparado con el rendimiento del algoritmo de una Máquina de Vectores de Soporte (Support Vector Machine-SVM) que fue entrenado y evaluado con el mismo conjunto de datos y alcanzó un rendimiento de clasificación de 0; 74 en la medida de precisión media. El algoritmo es implementado en el Módulo de análisis de Ronchigramas (MARC), en la herramienta de Software ANGMAR - Image Processing V1.0, que compone el Sistema Asistido por Computador de la Prueba de Ronchi en el taaller de óptica de la Universidad de los Llanos (SAPRULL)