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1
objeto de conferencia
Selection and Fusion of Color Channels for Ripeness Classification of Cape Gooseberry Fruits
Publicado por
De la Torre, Miguel, Avila-George, Himer, Oblitas, Jimy, Castro, Wilson
Publicado 2019 Enlace
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2
objeto de conferencia
An Android App for detecting damage on tobacco (Nicotiana tabacum L.) leaves caused by blue mold (Penospora tabacina Adam) [Aplicación móvil para la detección de daños en hojas de...
Publicado por
Valdez-Morones, Topacio, Pérez-Espinosa, Humberto, Avila-George, Himer, Oblitas, Jimy, Castro, Wilson
Publicado 2019 Enlace
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3
objeto de conferencia
Detection of Vegetation Using Unmanned Aerial Vehicles Images: A Systematic Review
Publicado por
Ponce-Corona, Enrique, Guadalupe Sánchez, María, Fajardo-Delgado, Daniel, Castro, Wilson, De-la-Torre, Miguel, Avila-George, Himer
Publicado 2020 Enlace
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4
artículo
Classification of the microstructural elements of the vegetal tissue of the pumpkin (Cucurbita pepo l.) using convolutional neural networks
Publicado por
Oblitas, Jimy, Mejia, Jezreel, De la Torre, Miguel, Avila George, Himer, Seguí Gil, Lucía, Mayor López, Luis, Ibarz, Albert, Castro, Wilson
Publicado 2021 Enlace
ABSTRACT Althoughknowledgeofthemicrostructureoffoodofvegetaloriginhelpsustounderstand the behavior of food materials, the variability in the microstructural elements complicates this analysis. In this regard, the construction of learning models that represent the actual microstructures of the tissue is important to extract relevant information and advance in the comprehension of such behavior. Consequently, the objective of this research is to compare two machine learning techniques—Convolutional Neural Networks (CNN) and Radial Basis Neural Networks (RBNN)— when used to enhance its microstructural analysis. Two main contributions can be highlighted from this research. First, a method is proposed to automatically analyze the microstructural elements of vegetal tissue; and second, a comparison was conducted to select a classifier to discriminate between tissue structures. For the com...
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5
objeto de conferencia
Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con...
Publicado por
Castro, Wilson, Yoshida, Hideaki, Seguí Gil, Lucia, Mayor López, Luis, Oblitas Cruz, Jimy, De la Torre Gomora, Miguel, Avila George, Himer
Publicado 2020 Enlace
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