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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 614814 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= 614814

Título del libro: Proceedings - 2011 Ieee Electronics, Robotics And Automotive Mechanics Conference, Cerma 2011
Título del capítulo: FPGA Based LIRA Neural Classifier

Autores UNAM:
ERNST KUSSUL; JOSE LUIS PEREZ SILVA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2011

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Palabras clave:

HANDWRITTEN DIGIT RECOGNITION; HARDWARE IMPLEMENTATION; NONLINEAR-SYSTEMS; IMAGE RECOGNITION; CONTROLLER

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Resumen:

Neural networks can be used for image classification. They are powerful instruments in image and pattern recognition because they have following advantages: parallel structure, training in the process of the classifier preparation, and possibility to implement them as an electronic circuit. A special type of neural classifier, LIRA (LImited Receptive Area) neural classifier, has been developed and used to solve different tasks, for example, handwritten digit recognition, face recognition, texture and shape recognition, etc. It is important to reduce the time of system work so the neural classifier was implemented in a FPGA device.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9780769545639
Editorial:
IEEE COMPUTER SOC

Tipo de producto:
Proceedings Paper

DOI:
10.1109/CERMA.2011.18