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Ponencia
Compresión de imágenes utilizando Learning Multiresolution
dc.creator | Aràndiga Llaudes, Francesc | |
dc.creator | Cohen, Albert | |
dc.creator | Yáñez Avendaño, Dionisio Félix | |
dc.date.accessioned | 2016-02-22T09:49:11Z | |
dc.date.available | 2016-02-22T09:49:11Z | |
dc.date.issued | 2007-09 | |
dc.identifier.citation | Aràndiga Llaudes, F., Cohen, A. y Yáñez Avendaño, D.F. (2007). Compresión de imágenes utilizando Learning Multiresolution. | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11441/36219 | |
dc.description.abstract | Teoría estadística Learning juega un papel importante en muchas áreas científicas. Las transformaciones de multiresolución están basadas en operadores que nos permiten transitar entre dos niveles de resolución consecutivos. Utilizamos técnicas learning para construir uno de estos operadores multiescala en el contexto de la multiresolución de Harten: el operador predictor. Aplicamos esta nueva técnica de multiresolución (Learning Multiresolution) a la compresión de imágenes digitales y comparamos nuestros resultados con los obtenidos con otros métodos clásicos. | es |
dc.description.sponsorship | Ministerio de Educación y Ciencia | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.relation.ispartof | . | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Multiresolución | es |
dc.subject | learning | es |
dc.subject | compresión de imágenes | es |
dc.title | Compresión de imágenes utilizando Learning Multiresolution | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.relation.projectID | MTM2005-07214. 2005-2008 | es |
dc.relation.projectID | AP2005-0996 | es |
dc.identifier.idus | https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/36219 |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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Compresión de imágenes utilizando ... | 201.1Kb | [PDF] | Ver/ | |