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Moscatelli, Luca (2015) Support Vector Machines per la classificazione e loro applicazione al controllo di qualità di prodotti siderurgici. [Magistrali biennali]

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Abstract

L'elaborato, frutto di una collaborazione con una ditta, studia il metodo di machine learning delle Support Vector Machines per problemi di classificazione di immagini. Nella prima parte vine fatta una trattazione teorica delle SVM. Successivamente tale metodo viene utilizzato nell'implementazione di due sistemi di visione per il controllo qualità di prodotti siderurgici. Si sono studiati inoltre descrittori di immagini come l'HOG features, descrittori di colori e di forme

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria dell'Automazione
Scuola di Ingegneria > Ingegneria dell'Automazione
Additional Information:Embargo per motivi di segretezza e/o di proprietà dei risultati e informazioni di enti esterni o aziende private che hanno partecipato alla realizzazione del lavoro di ricerca relativo alla tesi
Uncontrolled Keywords:SVM, problemi classificazione, immagini, HOG, descrittori, sliding windows
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/04 Automatica
Codice ID:48785
Relatore:Chiuso, Alessandro
Correlatore:Fornasier, Daniele
Data della tesi:21 April 2015
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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