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Se desea realizar la reconstrucción de una escena del crimen a partir de la unión de varias fotografías (Stitching) con el fin de reproducir los hechos. Las fotografías han sido tomadas desde diferentes perspectivas con el fin de abarcar la mayor cantidad de información visual de la escena.
Clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos mediante la red neuronal convolucional CNN DenseNet y EfficientNet con el modelo frozen model y el framework Coffe. Posteriomente, mediante la red neuronal convolucional CNN MobileNet-SSD y YOLO con el framework TensorFlow
Desarrollo e implementación de un algoritmo de detección y conteo de leucocitos para el diagnóstico de malaria mediante la técnica de gota gruesa (imágenes de gota gruesa). El algoritmo debe generalizar el proceso de detección y conteo para todas las imágenes.
Se requiere mejorar la percepción visual de una valla publicitaria, la cual tiene problemas de luminosidad y ruido, adicionalmente se requiere que la vista de la valla publicitaria sea frontal, esto quiere decir que se debe realizar un cambio de perspectiva visual de la posición oblicua actual.
A Python project about object tracking with KCF and CSRT develops a system that tracks objects in real time, using KCF for fast tracking and CSRT for greater accuracy and robustness in scenarios with deformations or occlusions.
A Python project using deep learning for image recognition develops a system that applies convolutional neural networks (CNNs) to identify and classify objects, such as cars , enabling accurate recognition of various figures from training datasets.
A Python project about facial recognition using various methodologies involves the development of a system that can detect and recognize human faces by applying a range of techniques and algorithms.