Uso de redes neuronales e inteligencia artificial en el procesamiento y análisis de fotografías digitales para identificar bebidas embotelladas en neveras y/o góndolas: Caso de estudio programa de fidelización para el cliente Postobón de la empresa Valema

Autores/as

  • Andrés Alberto Cortés Mora Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

DOI:

https://doi.org/10.15765/wpmis.v3i1.1075

Palabras clave:

Sistema, reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes, redes neuronales convolucionales, visión computacional artificial.

Resumen

El presente trabajo tiene como finalidad describir el proceso de identificación y de extracción de bebidas embotelladas de fotografías digitales, mediante la ayuda de Redes Neuronales Artificiales. El sistema contará con dos partes fundamentales, la primera es el desarrollo de un sistema, el cual tendrá un algoritmo que procesará, segmentará y filtrará las fotografías digitales y la segunda parte es la red neuronal que se encargará de detectar los patrones por medio de un entrenamiento previo con imágenes precargadas en una base de datos. Luego de que la red neuronal se haya entrenado y evaluando diferentes pruebas se verifique su funcionalidad, se complementará con la primera parte para crear un sistema que detecte la existencia de bebidas embotelladas en fotografías digitales y generar la información como resultado de este proceso. Con los resultados de la investigación se espera concluir con un sistema de reconocimiento basado en técnicas de procesamiento de imágenes y redes neuronales que clasifique de forma efectiva y eficaz la existencia de diferentes tipos de botellas que se encuentren en las diferentes fotografías digitales.

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Publicado

2018-12-19

Cómo citar

Uso de redes neuronales e inteligencia artificial en el procesamiento y análisis de fotografías digitales para identificar bebidas embotelladas en neveras y/o góndolas: Caso de estudio programa de fidelización para el cliente Postobón de la empresa Valema. (2018). Working Papers. Maestría En Ingeniería De Sistemas, 3(1). https://doi.org/10.15765/wpmis.v3i1.1075

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