TEMA 15. Aplicaciones actuales del tratamiento de la señal
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Course
Visión Artificial
Institution
UNIR Business School
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 5. Toma de decisión
Guía de Estudio: TEMA 15. Aplicaciones actuales del tratamiento de la señal
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 5. Toma de decisión
Guía de Estudio: TEMA 15. Aplicaciones actuales del tratamiento de la señal
¿Cómo estudiar este tema?
Para abordar el estudio del tratamiento de la señal y sus aplicaciones actuales, es crucial tener
una sólida comprensión de los principios básicos de la teoría de señales y sistemas, así como de
las técnicas matemáticas involucradas. Se recomienda seguir estos pasos:
1. Revisión de conceptos fundamentales: Asegúrate de comprender conceptos clave como
la transformada de Fourier, la transformada de Laplace, el filtrado y la teoría de la
información.
2. Aplicación práctica: Trabaja en proyectos prácticos que involucren el procesamiento de
señales. Por ejemplo, el análisis de datos biométricos o la simulación de algoritmos de
percepción para vehículos autónomos.
3. Lectura de literatura actual: Examina artículos de investigación recientes y libros
especializados en procesamiento de señales y sus aplicaciones en biomedicina,
automoción y otros campos.
4. Uso de software especializado: Familiarízate con herramientas y software utilizados en el
campo, como MATLAB, Python (con bibliotecas como NumPy, SciPy, y TensorFlow), y
otros entornos de simulación.
Biometrics
Definición: La biometría se refiere al uso de características físicas y conductuales únicas para la
identificación y verificación de personas. Estas características incluyen huellas dactilares,
reconocimiento facial, reconocimiento de iris, y análisis de la voz.
Características:
Unicidad: Cada individuo tiene características biométricas únicas.
Permanencia: Las características biométricas son relativamente estables a lo largo del
tiempo.
Recogida de datos: Los datos biométricos pueden ser recopilados mediante sensores
especializados y procesados en tiempo real.
Ventajas:
Seguridad: Proporciona un nivel alto de seguridad debido a la unicidad de las
características biométricas.
Conveniencia: Facilita la autenticación sin necesidad de recordar contraseñas.
Desventajas:
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