Grinblat, Guillermo2016-09-292016-09-292016-03-08http://www.fceia.unr.edu.ar/lcc/t523/tesina.php?campo1=90http://hdl.handle.net/2133/6552Las arquitecturas profundas permiten representar de manera compacta funciones altamente no lineales. Entre ellas, las redes convolucionales han adquirido gran protagonismo en la clasificación de imágenes debido a la invarianza traslacional de sus features. Este trabajo propone investigar un abordaje naïve para la clasificación de videoimágenes con redes profundas, comparar la performance de redes pre-entrenadas con la de redes ad-hoc y finalmente crear un mecanismo de visualización de la representación interna de la arquitectura. Como ejemplo de aplicación se utilizarán segmentos de videos deportivos con diferentes acciones grupales.application/pdfspaopenAccessmachine learningdeep learningredes convolucionalesvideodeportesbachelorThesis