Academic literature on the topic 'Reconocimiento de imagen'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Reconocimiento de imagen.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Reconocimiento de imagen"
Carvalho, Pedro Luiz, Odalício Vieira de Siqueira, Elídia Mara dos Santos Carvalho, Clifford Alejandro Pedro Paulo Allen Lengua, Luiz Carlos Laureano da Rosa, and João Marcelo Ferreira de Medeiros. "Utilidad de la tomografía lineal para el reconocimiento de estructuras anatómicas." Revista Estomatológica Herediana 18, no. 2 (September 16, 2014): 99. http://dx.doi.org/10.20453/reh.v18i2.1840.
Full textCampos, Alfredo, Rocío Gómez-Juncal, and María José Pérez-Fabello. "Experiencia en la mnemotecnia y aprendizaje incidental con imágenes normales y raras." Estudos de Psicologia (Campinas) 25, no. 3 (September 2008): 321–31. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-166x2008000300001.
Full textGutierrez Vera, M. T. I. Francisco, Alejandro Cota Roriguez, Miguel Aangel Sierra Lozada, and Claudia Cristina Ortega González. "Reconocimiento de la denominación de billetes a través de una aplicación móvil con reconocimiento de imagen." RECIBE, REVISTA ELECTRÓNICA DE COMPUTACIÓN, INFORMÁTICA, BIOMÉDICA Y ELECTRÓNICA 9, no. 1 (June 11, 2020): C1–1—C1–16. http://dx.doi.org/10.32870/recibe.v9i1.122.
Full textParedes Choque, Edith, and Alberto Cohaila Barrios. "RECONOCIMIENTO DE PLACAS DE RODAJE EN AUTOMÓVILES, MEDIANTE EL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES." Ciencias 1, no. 1 (September 6, 2019): 18–22. http://dx.doi.org/10.33326/27066320.2017.1.830.
Full textVega Huerta, Hugo Froilán. "Visión artificial para reconocimiento de mangos exportables utilizando redes neuronales." Paideia 4, no. 5 (September 16, 2017): 38–45. http://dx.doi.org/10.31381/paideia.v4i5.906.
Full textAldás Salazar, Darwin Santiago, Santiago Marcos Collantes Vaca, and John Paúl Reyes Vásquez. "Procesamiento de imágenes con visión artificial para el reconocimiento de placas vehiculares." SATHIRI, no. 11 (December 25, 2016): 133. http://dx.doi.org/10.32645/13906925.15.
Full textÚbeda Blanco, Marta, Isaac Mendoza Rodríguez, Daniel López Bragado, and Víctor A. Lafuente Sánchez. "El dibujo de aproximación en Oporto: construyendo la imagen de la ciudad." EGA Revista de Expresión Gráfica Arquitectónica 25, no. 40 (November 17, 2020): 216. http://dx.doi.org/10.4995/ega.2020.14570.
Full textMontenegro Joo, Javier. "Segmentación de Imágenes mediante encapsulación de sus componentes." Industrial Data 13, no. 1 (March 22, 2014): 077. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v13i1.6171.
Full textMora-Torres, Magali, María Gabriela Villar-García, and Ana Aurora Maldonado-Reyes. "La Participación del Diseño Gráfico en la salvaguarda del patrimonio cultural inmaterial. Caso: El Señor del Cerrito en Jiquipilco, Estado de México." Legado de Arquitectura y Diseño 14, no. 26 (July 1, 2019): 5. http://dx.doi.org/10.36677/legado.v14i26.14106.
Full textVázquez Laslop, María Eugenia. "Imagen de grupo de los ciudadanos, diálogo y política deliberativa en México (1968 y 2011)." Pragmática Sociocultural / Sociocultural Pragmatics 1, no. 1 (March 2013): 135–62. http://dx.doi.org/10.1515/soprag-2012-0014.
Full textDissertations / Theses on the topic "Reconocimiento de imagen"
Hermosilla, Vigneau Gabriel Enrique. "Reconocimiento robusto de rostros usando imágenes térmicas." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/111129.
Full textEl principal objetivo de este trabajo de tesis es el estudio del reconocimiento de rostros en el espectro térmico (8-12 µm). Como parte de este estudio se analizan y comparan el desempeño de métodos y algoritmos de reconocimiento de rostros en el espectro térmico. También, se propone una metodología para desarrollar robustamente el reconocimiento de rostros térmicos, y se analiza cómo el reconocimiento de rostros térmicos se ve afectado por los cambios que sufren las imágenes térmicas cuando son capturadas en diferentes periodos de tiempo debido a cambios en el metabolismo y condiciones ambientales. Los métodos de reconocimiento de rostros fueron seleccionados por el desempeño obtenido en otros estudios comparativos, trabajar en tiempo real, requerir sólo una imagen por sujeto y operar en línea. El estudio analiza 3 métodos basados en calces locales: Histogramas LBP, Histogramas WLD y Descriptores Jets de Gabor, y 2 métodos basados en calces globales: el método SIFT y SURF. Los métodos son comparados utilizando la base de datos creada UCHThermalFace, que permite evaluar los métodos en condiciones reales ya que incluyen variaciones naturales de iluminación, imágenes capturas en interior y exterior, expresiones faciales, pose, accesorios y oclusión. Se analiza el uso de las características vasculares del rostro, que pueden ser obtenidas utilizando una cámara térmica. Se propone una metodología basada en el uso combinado de características fisiológicas de la red vascular del rostro humano y la intensidad de los pixeles del rostro térmico, metodología llamada VascularThermalFace. Además, se aborda un estudio de reconocimiento de rostros cuando existe diferencia temporal en la adquisición de las imágenes térmicas. Se crearon y analizaron 2 bases de datos llamadas UCHThermalTemporalFace y UCHThermalFaceIndoorOutdoor, donde se visualizan variaciones en el metabolismo de los sujetos durante diferentes días. Las principales conclusiones de este estudio muestran que: (i) el mejor resultado entre velocidad de procesamiento y altas tasas de reconocimiento es alcanzado por el método de Histogramas WLD, (ii) se valida el uso de la metodología VascularThermalFace, debido al buen desempeño obtenido por todos los métodos de reconocimiento y sus altas tasas de reconocimiento, (iii) experimentos con imágenes adquiridas en diferentes periodos de tiempo, muestran que el desempeño de los métodos es alto y solamente dependen de una buena configuración de la cámara térmica, (iv) experimentos con imágenes adquiridas en sesiones de interior-exterior y viceversa, muestran que el desempeño es bueno para métodos basados en calces locales y bajo para métodos basados en calces globales. De estos resultados, es posible diseñar un sistema de reconocimiento de rostros térmico que sea eficiente y robusto.
Correa, Pérez Mauricio Alfredo. "Reconocimiento robusto de rostros en ambientes dinámicos." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/111967.
Full textEn la actualidad un problema fundamental para los sistemas robóticos que basan su sistema sensorial en la utilización de cámaras de video y sistemas de visión computacional es detectar y reconocer objetos de interés en ambientes no controlados. Por otro lado, el análisis del rostro juega un papel muy importante en la construcción de un sistema de Interacción Humano-Robot (HRI) que permita a los humanos interactuar con sistemas robóticos de un modo natural. En este trabajo de tesis se diseña e implementa un sistema de visión que opera en ambientes no controlados, y que es capaz de detectar y reconocer rostros humanos en forma robusta, utilizando métodos de visión activa e integrando diferentes tipos de contexto. Se plantea una metodología para la construcción del sistema de visión propuesto en forma general y se define cuales son los módulos principales que lo componen. Entre los cuales están los módulos de detección y reconocimiento de rostros, en particular el uso de contexto y un módulo de visión activa. Estos módulos permiten descartar falsas detecciones y realizar modificaciones a las observaciones para así mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento de rostros. Se desarrolla un simulador que se utiliza para validar el sistema general y en particular evaluar el funcionamiento de los diferentes módulos planteados. Este simulador es una poderosa herramienta que permite realiza evaluaciones de métodos de detección y reconocimiento de rostros ya que genera las observaciones de un agente dentro de un mapa virtual con personas. De los experimentos en el simulador y en otros ambientes se puede concluir que los módulos de contexto realizan un aporte significativo en el rendimiento del sistema de visión, mejorando las tasas de reconocimiento y reduciendo las tasas de falsos positivos en las detecciones de rostros. La tasa de reconocimiento aumenta de 78.41% a 86.77% con el uso de filtros de contexto. El uso de visión activa permite que la tasa de reconocimiento mejore de 86.77% a 92.92%, ya que permite que se construya una mejor galería (en caso que la galería se construye online), y mejorar la pose del robot con respecto a la persona en la etapa de reconocimiento. Se desarrolla un sistema robusto para la detección y la identificación de seres humanos en entornos domésticos el cual es evaluado en un robot de servicio. La principal función es evaluar el funcionamiento del sistema de visión propuesto en una aplicación real. Se agrega un nuevo sensor (cámara térmica) y se agregan nuevos módulos al sistema (Detección de Piel Visible y Térmica, Detección y reconocimiento de Rostros Térmico, Detección de Personas). Los resultados de la evaluación del sistema en una aplicación real (prueba enmarcada en la competencia de robótica RoboCup, que se llama Who is Who ) confirman que el uso de contexto mejora el rendimiento del sistema, permitiendo aumentar la tasa de reconocimiento de 54% a 74% y reduciendo el numero de falsos positivos a 0. Nuevamente la visión activa fue un factor importante para mejorar el desempeño del sistema en general, en todos los experimentos influyó de forma positiva en el funcionamiento del sistema.
Krauss, Benavente Felipe Antonio. "Reingeniería de un Software para Reconocimiento de Imágenes." Tesis, Universidad de Chile, 2010. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104000.
Full textZúñiga, Paredes Felipe Andrés. "Reconocimiento frontal de rostros en base a imágenes de alta resolución." Tesis, Universidad de Chile, 2015. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/134095.
Full textUn sistema de identificación facial consiste en un método que toma una imagen del rosto de un individuo desconocido y un banco de imágenes de personas conocidas, con el objetivo de identificar a este individuo y decidir si está presente o no en el banco de imágenes conocidas. Este Trabajo de Titulo se propone como objetivo estudiar el uso de escalas de alta resolución y combinaciones de las mismas en el problema de reconocimiento frontal de rostros. Para esto se utiliza la base de datos XM2VTS que contiene imágenes de rostros de individuos a una resolución de 720x576 píxeles. Se propone generar imágenes a escalas del 50 % y 25% de escala de resolución mediante el método de Pirámides de Gauss, obteniendo tres distintas resoluciones. Luego son procesadas mediante LBP y Filtros Gabor para realizar combinaciones de la información extraída por estos métodos en distintas escalas de resolución. Finalmente se utiliza este vector de información en un clasificador K-NN y se logra el reconocimiento de cada individuo. Se realizan pruebas de reconocimiento para realizar el ajuste de parámetros de los métodos de extracción de características en distintas escalas de resolución y pruebas para detectar las combinaciones de información de estas últimas que entreguen los mejores resultados. Por separado los métodos LBP y Filtros Gabor obtuvieron como máximos desempeños un 97,96% y un 94,12% de reconocimiento exitoso respectivamente. Sin embargo, al fusionar la información obtenida a través de estas técnicas de extracción de características, se obtiene un método de reconocimiento frontal de rostros que logra un 98,9% de reconocimiento exitoso, con un tiempo de procesamiento total de 21 minutos y 1,26 segundos por cada individuo como resultado final. Comparando con trabajos similares realizados con las mismas muestras se posiciona a la par de estos, demostrando ser un método competente y eficiente, además de entregar pautas para seguir el estudio del problema del reconocimiento facial.
Valdés, González Felipe Manuel. "Reconocimiento de huellas dactilares usando la cámara de un dispositivo móvil." Tesis, Universidad de Chile, 2015. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/137108.
Full textLa seguridad es un aspecto siempre presente en la vida cotidiana, ya sea como parte del ámbito laboral o de los propios hogares, en cualquier situación donde exista un flujo de información personal. Dentro de la amplia gama de sistemas basados en la determinación o confirmación de la identidad de una persona, se encuentran los que hacen uso del reconocimiento biométrico, es decir, emplean características fisiológicas, siendo una de las más utilizadas la biometría dactilar. Por otro lado, los avances de la tecnología de los dispositivos móviles, permiten que cada persona pueda disponer de una poderosa herramienta que podría ser usada para ser parte de un sistema de reconocimiento o verificación de identidad. En este contexto, el objetivo general de este trabajo de título corresponde a estudiar, diseñar e implementar un sistema capaz de usar la cámara de un dispositivo móvil como sensor biométrico, adquiriendo imágenes de dedos y analizándolas para reconocer su huella dactilar y extraer las características necesarias para la identificación o verificación de la identidad de una persona. Se implementa, en un Smarth Phone marca Huawei, modelo G-Play Mini, con Sistema Operativo Android, el cual cuenta con una cámara de 13 M.P. y una capacidad de enfoque adecuada, las etapas de: adquisición de imágenes; reconocimiento de la presencia del dedo; segmentación del objeto de interés; corrección de su pose; determinación de área factible de extraer una huella dactilar; y verificación de la calidad de la captura. En el entorno Matlab se desarrollan las etapas posteriores del sistema, correspondientes a la obtención de la huella dactilar a partir de la imagen capturada y verificada previamente, y la extracción de puntos característicos o minucias. Adicionalmente, se lleva a cabo una comparación de huellas dactilares en base a la transformada SIFT. Los resultados son presentados en base a la realización de pruebas ad hoc a cada etapa y a la construcción de una colección de huellas obtenidas mediante el algoritmo implementado. El estudio resulta positivo, pudiéndose extraer huellas dactilares y sus características a partir de imágenes de dedos. Se concluye que el análisis de color de la imagen aplicando un filtro de piel resulta efectivo para la detección del área de interés; que la valoración de la calidad de la imagen es un paso fundamental para la extracción de una huella; que la aplicación del algoritmo filtro de coherencia permite obtener la huella dactilar; y que es posible extraer características que permitan el reconocimiento o verificación de identidad. Además, se sientan las bases para un trabajo futuro con miras al desafío de mejorar cada etapa logrando un proceso más robusto ajustándose a distintas condiciones y su desarrollo por completo en un dispositivo móvil.
Soto, Barra Claudia Naiomi. "Reconocimiento rápido de objetos usando objects proposals y deep learning." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/150337.
Full textEl reconocimiento (o detección) de objetos es un área activa y en continua mejora de la visión computacional. Recientemente se han introducido distintas estrategias para mejorar el desempeño y disminuir los costos y el tiempo de detección. Entre estas, se encuentran la generación de Object Proposals (regiones en la imágen donde hay alta probabilidad de encontrar un objeto) para acelerar la etapa de localización, como respuesta al paradigma de ventana deslizante; el cada vez más popular uso de redes Deep Learning y, en particular, para la clasi cación y detección de imágenes, las redes convolucionales (CNN). Si bien existen diversos trabajos que utilizan ambas técnicas, todos ellos se centran en tener una buena performance en conocidas bases de datos y competencias en lugar de estudiar su comportamiento en problemas reales y el efecto que tiene la modi cación de arquitecturas de redes convencionales y la elección adecuada de un sistema de generación de proposals. En este trabajo de título, entonces, se tiene como objetivo principal el caracterizar métodos de generación de proposals para su uso en el reconocimiento de objetos con redes CNN, comparando el desempeño tanto de los proposals generados como del sistema completo en bases de datos fabricadas manualmente. Para estudiar el sistema completo, se comparan dos estructuras conocidas, llamadas R-CNN y Fast R-CNN, que utilizan de distintas formas ambas técnicas (generación de proposals y detección) y donde se considera en el estado del arte mejor Fast R-CNN. Se propone en este trabajo que esta hipótesis no es del todo cierta en el caso de que se trabaje con un número su cientemente bajo de proposals (donde las bases de datos acá construidas se enfocan en precisamente asegurar una cantidad baja de objetos de tamaños similares presentes en cada una: objetos sobre super cies y objetos de una sala de estar) y se acelere el proceso de clasi cación alterando el tamaño de entrada de la red convolucional utilizada. Se eligieron tres métodos de generación de Proposals de la literatura a partir de su desempe ño reportado, y fueron comparados en distintos escenarios sus tiempos de procesamiento, calidad de proposals generados (mediante análisis visual y numérico) en función del número generados de estos. El método llamado BING presenta una ventaja sustancial en términos del tiempo de procesamiento y tiene un desempeño competitivo medido con el recall (fracción de los objetos del ground truth correctamente detectados) para las aplicaciones escogidas. Para implementar R-CNN se entrenan dos redes del tipo SqueezeNet pero con entradas reducidas y seleccionando los 50 mejores proposals generados por BING se encuentra que para una red de entrada 64x64 se alcanza casi el mismo recall (~ 40%) que se obtiene con el Fast R-CNN original y con una mejor precisión, aunque es 5 veces más lento (0.75s versus 0.14s). El sistema R-CNN implementado en este trabajo, entonces, no sólo acelera entre 10 y 20 veces la etapa de generación de proposals en comparación a su implementación original, si no que el efecto de reducir la entrada de la red utilizada logra disminuir el tiempo de detección a uno que es sólo 5 veces más lento que Fast R-CNN cuando antes era hasta 100 veces más lento y con un desempeño equivalente.
Villalon, de la Vega Dario Eduardo. "Diseño e implementación de una plataforma de software para reconocimiento facial en video." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/112271.
Full textEste trabajo aborda el reconocimiento facial en video, cuya problemática se ha convertido en los últimos años en un tema altamente recurrente en diversos ámbitos tales como sistemas de seguridad, plataformas de redes sociales, aplicaciones de marketing, etc. A modo de contextualización se presenta una revisión del estado del arte en el ámbito de las metodologías de reconocimiento facial y sus principales áreas de aplicación hoy en día. También se abordan los avances actuales en reconocimiento de rostro en video, detallando iniciativas privadas y de comunidades abiertas. El objetivo general planteado corresponde al diseño, implementación y validación de una plataforma de software para el reconocimiento facial en un archivo de video, utilizando métodos ya establecidos y validados en el campo de la biometría, como lo son el algoritmo Haar para detección de rostros y el algoritmo PCA Eigenface para el reconocimiento facial. La problemática de fondo tiene que ver con la utilización de estos algoritmos en un escenario como el de un video, en el cual no necesariamente existe una actitud colaborativa de parte de las personas, aportando gestos, poses y luminosidad muy cambiantes, lo cual dificulta la comparación entre los rostros detectados y el rostro objetivo que se desea identificar. El sistema desarrollado se compone principalmente de 4 módulos funcionales: módulo de ingreso de imágenes del rostro objetivo para el entrenamiento del sistema; módulo de ingreso del video a procesar; módulo del proceso de reconocimiento y módulo de entrega de resultados. Adicionalmente se desarrolló un módulo con una herramienta que facilita la generación de la referencia de verdad o Ground Truth para el rostro objetivo en el video de interés, con el fin de evaluar de la efectividad del sistema. Para la ejecución de pruebas, se seleccionaron tres rostros objetivo a partir de los cuales se construyó una base de imágenes con 100 fotografías por cada rostro las que fueron recolectadas desde Internet. También se seleccionó desde Internet un video de alta resolución para cada rostro. Los resultados de las pruebas son presentados mediante el análisis de curvas ROC y cálculo del índice AUC para cada curva. Las conclusiones obtenidas apuntan a una alta dependencia de la calidad de la información de entrenamiento del sistema para lograr una aceptable capacidad de reconocimiento, que en este caso alcanzo a un 73% en el caso más favorable. Las líneas de trabajo futuras propuestas apuntan a la utilización de algoritmos alternativos para reconocimiento facial, y a la inclusión de funciones adicionales de pre-proceso de imágenes, con el fin de mejorar la estandarización de los rostros a procesar.
Tapia, Farías Juan Eduardo. "Clasificación de Género en Imágenes Faciales Usando Información Mutua." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/102779.
Full textDelgado, Rodríguez Ángel. "Control y reconocimiento táctil aplicado en tareas de manipulación de objetos deformables." Doctoral thesis, Universidad de Alicante, 2017. http://hdl.handle.net/10045/72613.
Full textGuillen, Palacios Felipe Ignacio. "Identificación de daños en placas compuestas mediante procesamiento automático de imágenes." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/165718.
Full textHoy en día el análisis de fallas o desgastes en estructuras es un punto de investigación que ha mantenido a varios científicos a la vanguardia con respecto a estos temas. Siempre se ha buscado optimizar el análisis de fallas, de tal forma de realizarlo en el menor tiempo y de la forma más precisa posible. En este contexto y basado en el problema de la detección de anomalías de pacientes en mamografías, las cuales se detectan en gran parte en base a la experiencia de los doctores, ha dado pie a la investigación de metodologías de procesamiento de imágenes para evaluar el daño en estructuras compuestas. La memoria comprende un estudio específico de imágenes tomadas a estructuras compuestas, por ejemplo, en paneles tipo sándwich, en donde se diseñarán métodos de procesamiento automático de imágenes para la detección de zonas delaminadas o dañadas. Se desarrolla una metodología para estudiar los distintos tipos de métodos de reconocimiento de imágenes que se usan hoy en día en detección de masas en mamogramas y analizar cuáles son factibles a aplicar en reconocimiento de daños en estructuras compuestas. Luego se busca aplicar estos métodos en imágenes simuladas al azar para obtener algoritmos lo más eficientes posibles. Finalmente se aplican estos algoritmos en imágenes experimentales y se concluyen la eficacia de estos. Se trabaja con 7 métodos de análisis de imágenes hasta el momento, Promedio Factor de Correlación el cual busca encontrar una cota la cual limita las intensidades de colores. Para ello se trabaja con una matriz de confusión para poder obtener la proporción de falsos positivos y negativos, la cual se aplica en todos los métodos de tal forma de obtener la certeza de cada uno. Junto con este método se implementa una mejora en donde se eliminan objetos o anomalías de menores tamaño ya que no se consideran como daños. También se trabaja identificando los outliers considerando una distribución T-Student. Se trabaja con la caracterización del perímetro y del área de las anomalías obtenidas ya sea modelándolas por default al momento de ser procesadas o a través de una elipse con similar segundo momento normalizado. Por último tambien se trabaja con un método el cual compra la variación de gradiente entre una imagen procesado y una imagen con índices de daños y define las anomalías en base a la magnitud del gradiente. Como principales resultados se obtuvo una Proporción de Falsos Negativos (FNR) de 0,046 con el método de Ponderación con Factor Correlación con Filtro, pero aplicando el método de área y perímetro en base a elipses se obtiene un valor mayor de FNR de 0,052 pero con menos variabilidad, con lo que lo hace un algoritmo más confiable pero menos certero.
Este trabajo ha sido parcialmente financiado por Proyecto Fondecyt 1170535
Books on the topic "Reconocimiento de imagen"
Fraenza, Fernando. Semejanza e imagen: La indexicalidad como factor de reconocimiento primario del texto icónico. Córdoba, Argentina: Dirección General de Publicaciones de la Universidad Nacional de Córdoba, 1995.
Find full textAzuela, Juan H. Sossa. Rasgos descriptores para el reconocimiento de objetos. México: Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional, 2006.
Find full textPerkins, David N. Knowledge as design. Hillsdale, N.J: L. Erlbaum Associates, 1986.
Find full textLangebaek, Carl Henrik. Los herederos del pasado. Indígenas y pensamiento criollo en Colombia Venezuela. Volumen II. Universidad de los Andes, 2021. http://dx.doi.org/10.30778/2020.05.
Full textLangebaek, Carl Henrik. Los herederos del pasado Tomo I Indígenas y pensamiento criollo en Colombia Venez. Volumen I. Universidad de los Andes, 2021. http://dx.doi.org/10.30778/2020.04.
Full textPerkins, David N. Knowledge As Design: A Handbook for Critical and Creative Discussion Across the Curriculum. Lawrence Erlbaum, 1995.
Find full textPerkins, David N. Knowledge as design: A handbook for critical and creative discussion across the curriculum. Critical Thinking Press & Software, 1994.
Find full textSalas Coronado, Raúl, Norma Francenia Santos Sánchez, and Beatriz Hernández Carlos, eds. Una aproximación a la espectroscopía de Resonancia Magnética Nuclear. Universidad Tecnológica de la Mixteca, 2022. http://dx.doi.org/10.48043/utm_uarmn01.
Full textBook chapters on the topic "Reconocimiento de imagen"
Marulanda Grisales, Natalia, and Francisco Javier Echeverry Correa. "Análisis de recursos y actividades intangibles de capital relacional en grupos de investigación." In Tendencias en la investigación universitaria. Una visión desde Latinoamérica. Volumen XIII, 4–25. Fondo Editorial Universitario Servando Garcés de la Universidad Politécnica Territorial de Falcón Alonso Gamero / Alianza de Investigadores Internacionales S.A.S., 2020. http://dx.doi.org/10.47212/tendencias2020vol.xiii.2.
Full textPuentes Caballero, Carlos Francisco, Daniel Felipe Ramírez Bermeo, and Carlos Arturo Perdomo Díaz. "Modelo de prospectiva aplicado al sector turismo en el sur del Departamento del Huila." In Tendencias en la investigación universitaria. Una visión desde Latinoamérica. Volumen XIII, 228–45. Fondo Editorial Universitario Servando Garcés de la Universidad Politécnica Territorial de Falcón Alonso Gamero / Alianza de Investigadores Internacionales S.A.S., 2020. http://dx.doi.org/10.47212/tendencias2020vol.xiii.14.
Full textConference papers on the topic "Reconocimiento de imagen"
Blanco, Marcela, and Karina Perdomo. "SELF, un acontecimiento visual." In IV Congreso Internacional de Investigación en Artes Visuales. ANIAV 2019. Imagen [N] Visible. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/aniav.2019.9031.
Full textAlfaro Ferreres, Luis, María José Roca Estellés, and Carlos Pascual. "Imagen digital en Anatomía Patológica: desde el diágnóstico a la docencia y la investigación." In IN-RED 2018: IV Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inred2018.2018.8720.
Full textMartínez Barragán, Carlos. "Empatía. Principio metodológico de análisis de la representación." In IV Congreso Internacional de Investigación en Artes Visuales. ANIAV 2019. Imagen [N] Visible. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/aniav.2019.9592.
Full textDe Almeida, Eneida, and Myrna De Arruda Nascimento. "Narrativas errantes entre espacios reales e imaginarios: obras, imágenes y los lugares de los discursos." In IV Congreso Internacional de Investigación en Artes Visuales. ANIAV 2019. Imagen [N] Visible. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/aniav.2019.9375.
Full textMontenegro González, Catalina Betzabé. "Cartografías colectivas como espacios de reflexión visual: territorios, experiencias y contextos." In IV Congreso Internacional de Investigación en Artes Visuales. ANIAV 2019. Imagen [N] Visible. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/aniav.2019.9541.
Full textFracasso, Liliana, Francisco Cabanzo, and Jorge Mario Díaz Matajira. "Sonidos patrimoniables: prácticas artísticas en los lavaderos comunitarios del barrio El Paraiso, Bogotá." In IV Congreso Internacional de Investigación en Artes Visuales. ANIAV 2019. Imagen [N] Visible. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/aniav.2019.9596.
Full textCabrera Jiménez, Sebastián. "Diseño de un sitio web que genere un nexo integral -económico, social, educativo y de reconocimiento- entre los tatuadores y sus clientes de la ciudad de Pasto." In Encuentro de investigación formativa en Diseño – Semilleros y Grupos de investigación RAD 2019. Pasto, Colombia: Red Académica de Diseño - RAD, 2019. http://dx.doi.org/10.53972/rad.eifd.2019.2.14.
Full textSOLE GRAS, JOSEP MARIA, PAU DE SOLÀ-MORALES, and JUAN MANUEL ZAGUIRRE FERNÁNDEZ. "Paisajes transitivos. Caracterizando el potencial de los vacíos expectantes." In ISUF-h 2019 - CIUDAD COMPACTA VERSUS CIUDAD DIFUSA. Valencia: Editorial Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/isufh2019.2019.9971.
Full textSOLE GRAS, JOSEP MARIA, PAU DE SOLÀ-MORALES, and JUAN MANUEL ZAGUIRRE FERNÁNDEZ. "Paisajes transitivos. Caracterizando el potencial de los vacíos expectantes." In ISUF-h 2019 - CIUDAD COMPACTA VERSUS CIUDAD DIFUSA. Valencia: Editorial Universitat Politècnica de València, 2020. http://dx.doi.org/10.4995/isufh2019.2020.9971.
Full text"MANIFESTACIÓN CLÍNICA ATÍPICA EN EPISODIO PSICÓTICO INDUCIDO POR CANNABIS. A PROPÓSITO DE UN CASO." In 23° Congreso de la Sociedad Española de Patología Dual (SEPD) 2021. SEPD, 2021. http://dx.doi.org/10.17579/sepd2021p063v.
Full textReports on the topic "Reconocimiento de imagen"
Mesa Rosero, Edwin Hernán, Gloria Elsa Rodríguez Jiménez, María Victoria Díaz Franco, Claudia Meza Narváez, and María Inés Carmona López. Reconocimiento social de las profesiones de fonoaudiología y fisioterapia en Chile y Colombia. Corporación Universitaria Iberoamericana, January 2018. http://dx.doi.org/10.32457/12728/999820184.
Full text