Automatic fish classification system
| dc.contributor.author | Jiménez Moreno, Robinson | spa |
| dc.contributor.author | Martínez Baquero, Javier Eduardo | spa |
| dc.contributor.author | Rodríguez Umaña, Luis Alfredo | spa |
| dc.date | 2018-12-12 | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-19T21:53:53Z | |
| dc.date.available | 2019-09-19T21:53:53Z | |
| dc.description | the present article exposes the design of a network architecture for pattern recognition, oriented to the automatic classification of two types of fish: mojarra and tilapia. An architecture based on deep learning is used by means of a convolutional neuronal network (CNN), for which the database to be used and the different hyperparameters that compose it are determined. It is possible to obtain, through confusion matrix analysis, a 100% performance of the network under the controlled conditions of the classification system, that is: uniform conveyor belt color and daylight use. | en-US |
| dc.description | el presente artículo expone el diseño de una arquitectura de red para reconocimiento de patrones orientada a la clasificación automática de dos tipos de peces: mojarra y tilapia. Se emplea una arquitectura basada en aprendizaje profundo mediante una red neuronal convolucional (RNC) para la cual se determina la base de datos a emplear y los diferentes hiperparámetros que la componen. Se logra obtener, mediante análisis por matriz de confusión, un desempeño del 100% de la red bajo las condiciones controladas el sistema de clasificación, es decir: color de banda transportadora uniforme y uso de luz día. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/14265 | |
| dc.identifier | 10.14483/22484728.14265 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/22007 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/14265/14388 | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es-ES |
| dc.source | Visión electrónica; Vol 12 No 2 (2018); 258-264 | en-US |
| dc.source | Visión electrónica; Vol. 12 Núm. 2 (2018); 258-264 | es-ES |
| dc.source | 2248-4728 | |
| dc.source | 1909-9746 | |
| dc.subject | machine learning | en-US |
| dc.subject | deep learning | en-US |
| dc.subject | pattern recognition | en-US |
| dc.subject | fish classification | en-US |
| dc.subject | machine vision | en-US |
| dc.subject | CNN | en-US |
| dc.subject | aprendizaje de máquina | es-ES |
| dc.subject | aprendizaje profundo | es-ES |
| dc.subject | reconocimiento de patrones | es-ES |
| dc.subject | clasificación de peces | es-ES |
| dc.subject | visión de máquina | es-ES |
| dc.subject | RNC | es-ES |
| dc.title | Automatic fish classification system | en-US |
| dc.title | Sistema automático de clasificación de peces | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |