dc.contributor.advisor | Bustos, Oscar Humberto | |
dc.contributor.author | Illbelle, Maximiliano | |
dc.date.accessioned | 2016-07-01T17:35:19Z | |
dc.date.available | 2016-07-01T17:35:19Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11086/2767 | |
dc.description | Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014. | es |
dc.description.abstract | El objetivo principal de este trabajo es estudiar distintos algoritmos de reconocimiento de patrones en imágenes para la detección de logos publicitarios. A lo largo del trabajo se describen dos implementaciones en este ámbito; la primera permite detectar automáticamente los delimitadores de los canales de televisión espacios publicitarios mediante template matching y la segunda permite detectar logos en eventos deportivos mediante Speeded Up Robust Features (S.U.R.F.). Ambas implementaciones fueron en python y utilizan especialmente las librerías: OpenCV, numpy y mock. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ | * |
dc.subject | Patter Recognition | es |
dc.subject | Image Detection and Registration | es |
dc.subject.other | OpenCv | |
dc.subject.other | Python | |
dc.subject.other | Reconocimiento de patrones | |
dc.subject.other | Modelos | |
dc.subject.other | Detección de logos | |
dc.title | Detección de patrones publicitarios | es |
dc.type | bachelorThesis | es |