000068757 001__ 68757 000068757 005__ 20180223095409.0 000068757 037__ $$aGDOC-2016-69321 000068757 041__ $$aspa 000068757 100__ $$0(orcid)0000-0003-3431-5863$$1130332$$aBuldain Pérez, Julio David 000068757 24500 $$969321$$aTécnicas de reconocimiento de patrones 000068757 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2016-2017 000068757 520__ $$aBreve presentación de la asignatura Esta asignatura optativa de 3 ECTS forma parte de la materia Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en Ingeniería Biomédica, dentro de la especialidad del mismo nombre. En ella se introduce el reconocimiento de patrones desde una perspectiva moderna y práctica. En la primera parte, tras una introducción general, se exponen las técnicas clásicas de reconocimiento de patrones más conocidas, incluyendo las paramétricas (bayesianas, discriminantes lineales...), no paramétricas (vecinos más próximos, árboles, reglas...) y las sintácticas. En un tema diferenciado se tratan las diversas técnicas de extracción de características (PCA, LDA, ICA,...). Por último, se presentarán distintas técnicas de combinación de clasificadores dando lugar a un sistema más robusto y al mismo tiempo, como solución al análisis de grandes volúmenes de información. En una segunda parte se describen técnicas basadas en redes neuronales artificiales y otros modelos actuales. En primer lugar se muestra el paso de las neuronas biológicas a los modelos de redes neuronales artificiales, enfatizando su interés actual en la ingeniería. A continuación se describen las redes neuronales más útiles para reconocimiento de patrones, como las de aprendizaje supervisado (perceptrones) y las de aprendizaje no supervisado utilizadas en clustering. Posteriormente se tratan los modernos modelos kernel, donde destacan RBF y SVM (Support Vector Machines). El reconocimiento de patrones es una herramienta importante en numerosos campos, como, por ejemplo, visión por computador, reconocimiento del habla, análisis de datos financieros, etc. En la ingeniería biomédica estas técnicas se aplican tanto al tratamiento de imágenes como al análisis y clasificación de datos médicos, cuyo fin último es apoyar al profesional en la toma de decisiones.$$b 000068757 521__ $$9629$$aIngeniería Biomédica 000068757 540__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000068757 700__ $$0(orcid)0000-0002-0903-5520$$1139420$$aOrrite Uruñuela, Carlos Miguel 000068757 830__ $$9547 000068757 8564_ $$s10350$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/68757/files/guia-69321-en.pdf$$yGuide (english) 000068757 8564_ $$s18235$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/68757/files/guia-69321-es.pdf$$yGuía (idioma español) 000068757 970__ $$aGDOC-2016-69321 000068757 980__ $$aGDOC$$bIngeniería y arquitectura$$c110