Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11000/37016
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Jiménez García, Luis Miguel | - |
dc.contributor.author | López Soler, Borja | - |
dc.contributor.other | Departamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automática | es_ES |
dc.date.accessioned | 2025-07-29T09:54:41Z | - |
dc.date.available | 2025-07-29T09:54:41Z | - |
dc.date.created | 2025-02 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11000/37016 | - |
dc.description.abstract | La visión por computador es una rama de la inteligencia artificial que busca dotar a las máquinas de la capacidad de "ver", procesar e interpretar imágenes y videos de forma similar a los humanos. Mediante algoritmos y técnicas avanzadas, este campo permite que los sistemas identifiquen elementos visuales, comprendan sus relaciones y actúen en consecuencia. Su desarrollo está estrechamente vinculado al procesamiento de imágenes, al análisis de patrones y, más recientemente, a los avances en aprendizaje profundo. El objetivo central de la visión por computador es lograr que las máquinas interpreten imágenes a nivel semántico, es decir, que comprendan su contenido y las relaciones entre sus componentes. Esto abarca desde tareas simples como el reconocimiento de objetos hasta problemas más complejos como la segmentación de imágenes, la reconstrucción tridimensional a partir de imágenes bidimensionales y el análisis de movimiento. Su aplicación tiene un impacto significativo en sectores como la medicina (diagnóstico basado en imágenes médicas), la seguridad (monitorización mediante cámaras), el transporte (vehículos autónomos), entre otros. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.format.extent | 107 | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Miguel Hernández de Elche | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.other | CDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnología | es_ES |
dc.title | Segmentación semántica mediante aprendizaje profundo usando modelos SAM aplicado a la detección de grietas | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |

View/Open:
Lopez_Soler_Borja_TFM.pdf
3,34 MB
Adobe PDF
Share: