Redes de autómatas de estructura variable y su aplicación al problema de etiquetado consistente no ambiguo en visión artificial

Résumé

SE DESARROLLA UNA MAQUINA DE APRENDIZAJE QUE CONSTA DE CELULAS DE ESTRUCTURA VARIABLE Y ENTORNOS ALEATORIOS DESCONOCIDOS, SE PROPONE UNA NUEVA FORMULACION AL PROBLEMA DE ETIQUETADO CONSISTENTE APOYADO EN LA TEORIA DE JOEOSS; SE DEFINE LA CONSISTENCIA COMO UN EQUILIBRIO DE NASH CONSISTENCIA FUERTE COMO UN EQUILIBRIO DE PARETO Y E- CONSISTENCIA COMO UNA ESTRATEGIA PROXIMA AL EQUILIBRIO DE NASH. SE ESTUDIAN ANALITICAMENTE Y POR SIMULACION DOS PROBLEMAS DE VISION ARTIFICIAL: -SEGMENTACION DE IMAGENES CON HISTOGRAMA UNIMODAL (FOTOS AEREAS) -EXTRACCION DE REGIONES HOMOGENEAS MEDIANTE UN PROCESO PARALELO-SECUENCIAL DE SEGUIMIENTO DE UN ARBOL DE ETIQUETADO.