Visión artificial en reconocimiento de patrones para clasificación de frutas en agronegocios
La presente tuvo como objetivo determinar la efectividad de aplicar visión artificial en reconocimiento de patrones para la clasificación de frutas en los agronegocios, para ello se ha empleado una base de datos con 50 registros de 6 variedades de frutas donde se consideró 4 características para ca...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidad Nacional Autónoma de Huanta
2020-04-01
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| Series: | Puriq |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.revistas.unah.edu.pe/index.php/puriq/article/view/76 |
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| author | Reynaldo Sucari León Yolanda Aroquipa Durán Luz Delia Quina Quina Edgardo Quispe Yapo Anibal Sucari León Fredy Abel s Huanca Torres |
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La presente tuvo como objetivo determinar la efectividad de aplicar visión artificial en reconocimiento de patrones para la clasificación de frutas en los agronegocios, para ello se ha empleado una base de datos con 50 registros de 6 variedades de frutas donde se consideró 4 características para cada fruta y una muestra de 20 frutas, así mismo se ha empleado la técnica reconocimiento automático de patrones por medio del clasificador bayesiano implementado en Octave, en el experimento se logró reconocer las frutas hasta en un 93.33% y errando en 6.67%. Concluyendo que si es efectivo aplicar la visión artificial en el reconocimiento de patrones para clasificar frutas.
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2664-4029 2707-3602 |
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| publishDate | 2020-04-01 |
| publisher | Universidad Nacional Autónoma de Huanta |
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| spelling | doaj.art-6bd390ebfb0340758d63cc1a9c9b4eb12022-12-22T01:01:22ZengUniversidad Nacional Autónoma de HuantaPuriq2664-40292707-36022020-04-012210.37073/puriq.2.2.76Visión artificial en reconocimiento de patrones para clasificación de frutas en agronegociosReynaldo Sucari León0Yolanda Aroquipa Durán1Luz Delia Quina Quina 2Edgardo Quispe Yapo3Anibal Sucari León4Fredy Abel s Huanca Torres5Universidad Nacional Autónoma de Huanta, PerúUniversidad Nacional Autónoma de Huanta, PerúUniversidad Nacional José María Arguedas, Andahuaylas-PerúUniversidad Nacional del Altiplano, Puno-PerúUniversidad Nacional del Altiplano, Puno-PerúUniversidad Peruana Unión, Perú La presente tuvo como objetivo determinar la efectividad de aplicar visión artificial en reconocimiento de patrones para la clasificación de frutas en los agronegocios, para ello se ha empleado una base de datos con 50 registros de 6 variedades de frutas donde se consideró 4 características para cada fruta y una muestra de 20 frutas, así mismo se ha empleado la técnica reconocimiento automático de patrones por medio del clasificador bayesiano implementado en Octave, en el experimento se logró reconocer las frutas hasta en un 93.33% y errando en 6.67%. Concluyendo que si es efectivo aplicar la visión artificial en el reconocimiento de patrones para clasificar frutas. https://www.revistas.unah.edu.pe/index.php/puriq/article/view/76clasificación de frutasreconocimiento de patronesvisión artificial |
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