Redes neuronales y Series de Fourier aplicados al procesamiento de imágenes en problemas de aprendizaje
El presente trabajo forma parte del proyecto denominado PROA que tiene como objetivo desarrollar un Sistema Inteligente para Detección Precoz de Problemas de Aprendizaje destinado a niños de entre 3 y 6 años de edad. En este contexto, se presenta una aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial a la clasificación e identificación de figuras planas obtenidas a partir de gráficos realizados por infantes en condiciones de test. Se presenta una alternativa, empleando coeficientes en Series de Fourier para la alimentación y entrenamiento de una red neuronal. En este trabajo se analizan casos y diversas aplicaciones empleando una red neuronal de tipo Multilayer Perceptron procesadas con la herramienta WEKA. Si bien, en la comunidad, puede presentarse cierto grado de subjetividad en la evaluación de los gráficos, se puede presumir con razonable acierto que este tratamiento será la base para la estandarización de ciertos criterios ad hoc.
REDES NEURONALES SERIES DE FOURIER INTELIGENCIA ARTIFICIAL APRENDIZAJE NIÑOS ESTUDIOS DE CASOS PROCESAMIENTO DE IMAGENES