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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 613726 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 613726

Título del libro: Proceedings Of The Fifth Mexican International Conference In Computer Science, Enc 2004
Título del capítulo: A learning approach for on line object recognition tasks

Autores UNAM:
JUAN MARIO PEÑA CABRERA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2004

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Palabras clave:

Computational methods; Computer science; Hardware; Learning systems; Mathematical models; Robots; Vectors; Image vector descriptors; Learning techniques; Neural morphology; Visual systems; Object recognition

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Resumen:

The performance of industrial robots working in unstructured environment can be improved using visual perception and learning techniques. In this work, a novel approach that uses 2D data and simple image processing techniques is introduced. A unique image vector descriptor (CFD&POSE) containing also depth information is computed and then input to a FuzzyARTMAP architecture for learning and recognition purposes. This vector compresses 3D object data from assembly parts and is invariant to scale, rotation and orientation. The approach in combination with the fast learning capability of ART networks indicates the suitability for industrial robot applications as it is shown in experimental results.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
0769521606
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper