JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditores

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMAOpen Policy Finder (antes Sherpa-Romeo)Dulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoContacto/Sugerencias
    Listar por autor 
    •   RIUMA Principal
    • Listar por autor
    •   RIUMA Principal
    • Listar por autor

    Listar por autor "Benito-Picazo, Jesús"

    • 0-9
    • A
    • B
    • C
    • D
    • E
    • F
    • G
    • H
    • I
    • J
    • K
    • L
    • M
    • N
    • O
    • P
    • Q
    • R
    • S
    • T
    • U
    • V
    • W
    • X
    • Y
    • Z

    Ordenar por:

    Orden:

    Resultados:

    Mostrando ítems 1-9 de 9

    • título
    • fecha de publicación
    • fecha de envío
    • ascendente
    • descendente
    • 5
    • 10
    • 20
    • 40
    • 60
    • 80
    • 100
      • A Convolutional Autoencoder and a Neural Gas model based on Bregman Divergences for Hierarchical Color Quantization 

        Fernández-Rodríguez, Jose David; Palomo-Ferrer, Esteban JoséAutoridad Universidad de Málaga; Benito-Picazo, Jesús; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga; Ortega-Zamorano, Francisco[et al.] (Elsevier, 2023)
        Color quantization (CQ) is one of the most common and important procedures to be performed on digital images. In this paper, a new approach to hierarchical color quantization is described, presenting a novel neural network ...
      • Comparación de marcos de trabajo de Aprendizaje Profundo para la detección de objetos 

        Benito-Picazo, Jesús; Thurnhofer Hemsi, Karl; Molina-Cabello, Miguel ÁngelAutoridad Universidad de Málaga; Domínguez, Enrique (2018-11-08)
        Muchas aplicaciones en visión por computador necesitan de sistemas de detección precisos y eficientes. Esta demanda coincide con el auge de la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo en casi todos las áreas del ...
      • Deep learning-based anomalous object detection system for panoramic cameras managed by a Jetson TX2 board 

        Benito-Picazo, Jesús; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; Palomo-Ferrer, Esteban JoséAutoridad Universidad de Málaga; Ramos-Jiménez, Gonzalo PascualAutoridad Universidad de Málaga; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga (IEEE, 2021)
        Social conflicts appearing in the media are increas ing public awareness about security issues, resulting in a higher demand of more exhaustive environment monitoring methods. Automatic video surveillance systems are a ...
      • Deep learning-based anomalous object detection system powered by microcontroller for PTZ cameras 

        Benito-Picazo, Jesús; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; Palomo-Ferrer, Esteban JoséAutoridad Universidad de Málaga; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga; Ortiz-de-Lazcano-Lobato, Juan MiguelAutoridad Universidad de Málaga (IEEE, 2018)
        Automatic video surveillance systems are usually designed to detect anomalous objects being present in a scene or behaving dangerously. In order to perform adequately, they must incorporate models able to achieve accurate ...
      • Deep learning-based video surveillance system managed by low cost hardware and panoramic cameras 

        Benito-Picazo, Jesús; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; Palomo-Ferrer, Esteban JoséAutoridad Universidad de Málaga; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga (IOS Press, 2020)
        The design of automated video surveillance systems often involves the detection of agents which exhibit anomalous or dangerous behavior in the scene under analysis. Models aimed to enhance the video pattern recognition ...
      • Desarrollo de jugadores automáticos mediante aprendizaje profundo por refuerzo para videojuegos 

        Ponce Martínez, Antonio David (2020-01-16)
        En este proyecto se presenta un modelo de aprendizaje profundo ca- paz de aprender a realizar varias tareas usando el juego de 1993 DOOM como entorno. El agente es entrenado con los píxeles en crudo de la pantalla de ...
      • Hierarchical Color Quantization with a Neural Gas Model Based on Bregman Divergences 

        Palomo-Ferrer, Esteban JoséAutoridad Universidad de Málaga; Benito-Picazo, Jesús; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga; Ortega-Zamorano, Francisco (Springer, 2021-09)
        In this paper, a new color quantization method based on a self-organized artificial neural network called the Growing Hierarchical Bregman Neural Gas (GHBNG) is proposed. This neural network is based on Bregman divergences, ...
      • Motion Detection by Microcontroller for Panning Cameras 

        Benito-Picazo, Jesús; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga; Ortiz-de-Lazcano-Lobato, Juan MiguelAutoridad Universidad de Málaga; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; Palomo-Ferrer, Esteban JoséAutoridad Universidad de Málaga (2017-07-24)
        Motion detection is the first essential process in the extraction of information regarding moving objects. The approaches based on background difference are the most used with fixed cameras to perform motion detection, ...
      • Parallel proccessing applied to object detection with a Jetson TX2 embedded system. 

        Benito-Picazo, Jesús; Fernández-Rodríguez, Jose David; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; Palomo-Ferrer, Esteban JoséAutoridad Universidad de Málaga; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga (2023)
        Video streams from panoramic cameras represent a powerful tool for automated surveillance systems, but naïve implementations typically require very intensive computational loads for applying deep learning models for automated ...
        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
         

         

        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA