María Jesús Rufo Bazaga, Jacinto Martín Jiménez
Una gran cantidad de problemas de visión artificial conducen a problemas de regresión. Generalmente debemos estimar los parámetros de una cónica. Los métodos habituales de estimación no producen resultados suficientemente precisos. Además, los parámetros deben cumplir una o varias restricciones. En este trabajo proponemos la utilización de un modelo bayesiano con error en todas las variables. La complejidad computacional hace necesario la utilización de métodos Montecalo basados en cadenas de Markov. Concluimos con un ejemplo.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados