Reconocimiento automático de automóviles mediante machine learning
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RAFAEL GUZMAN CABRERA [2] ; DEBORAH MARTINEZ [1] ; MIGUEL TORRES CISNEROS [2] ; DANIEL MAY ARRIOJA [2] ; MARY CARMEN PEÑA GOMAR [3]
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[1] Centro de Investigaciones en Óptica
Centro de Investigaciones en Óptica
México
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[2] U. de Guanajuato
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[3] U. Michoacana
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- Localización: Revista DYNA, ISSN-e 0012-7361, ISSN 0012-7361, Vol. 98, Nº 5, 2023, págs. 511-516
- Idioma: español
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Resumen
En este trabajo se realiza la clasificación automática de 1,000 imágenes que contienen cinco diferentes modelos de automóviles. Para ello, y con el objetivo de determinar el método más preciso, se propuso el uso de dos escenarios de clasificación, con tres algoritmos de clasificación y cinco métricas de evaluación. Para mejorar los resultados, decidimos utilizar dos descriptores; el histograma de gradiente orientado y la red neuronal convolucional: ResNet-50, para extraer el vector de características de las imágenes, y utilizarlo como dato de entrada en los algoritmos clasificadores. Los resultados obtenidos muestran un valor máximo de la exactitud de 88.01 % utilizando la combinación: ResNet-50 en el escenario de clasificación: conjunto de entrenamiento y prueba, y el algoritmo de máquina de vector de soporte
