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Cobeñas Sánchez, Rosa América
Campos Aquino, Diego Alberto
Mundaca Arriola, Luis Andre Nazareth
2016-12-19T15:26:23Z
2016-12-19T15:26:23Z
2016
https://hdl.handle.net/20.500.12802/156
La presente investigación presenta un nuevo método para la identificación del melanoma humano usando técnicas de visión computacional; para la implementación se utilizó el lenguaje de programación C++; las características son basadas en GLCM (gray level Co-ocurrence matrix) y como clasificador se usó el perceptrón multicapa (MLP), el porcentaje de precisión alcanzado es de 71.4286%, la validación se realizó usando el método cross-over con 10 iteraciones (10-folds). La realidad problemática responde al hecho de que existen muchas investigaciones que presentan un método para utilizar para identificar el melanoma humano en imágenes haciendo uso de diversas técnicas, por lo que se presenta un nuevo método que funcione mejor bajo nuestra realidad. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Señor de Sipán (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (*)
Repositorio Institucional - USS (es_PE)
Universidad Señor de Sipán (es_PE)
Inteligencia artificial (es_PE)
Visión computacional (es_PE)
Reconocimiento de Imágenes (es_PE)
Propuesta de método de reconocimiento de imágenes para la identificación del melanoma humano (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Título Profesional (es_PE)
Ingeniero de Sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
612076 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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