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Los métodos basados en subespacios son una herramienta muy utilizada en aplicaciones de visión por computador. Aquí se presentan y validan algunos algoritmos que hemos propuesto en este campo de investigación. El primer algoritmo está relacionado con una extensión del método de vectores comunes discriminantes con kernel, que reinterpreta el espacio nulo de la matriz de dispersión intra-clase del conjunto de entrenamiento para obtener las características discriminantes. Dentro de los métodos basados en subespacios existen diferentes tipos de entrenamiento. Uno de los más populares, pero no por ello uno de los más eficientes, es el aprendizaje por lotes. En este tipo de aprendizaje, todas las muestras del conjunto de entrenamiento tienen que estar disponibles desde el inicio. De este modo, cuando nuevas muestras se ponen a disposición del algoritmo, el sistema tiene que ser reentrenado de nuevo desde cero. Una alternativa a este tipo de entrenamiento es el aprendizaje incremental. Aquí se proponen diferentes algoritmos incrementales del método de vectores comunes discriminantes.

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Soy Ingeniera Física desde el 2006, por la Universidad del Cauca, Colombia. En 2010 y 2011 obtuve el grado de Máster en Computación Avanzada y sistemas Inteligentes, y el grado de Phd en Informática y Matemática Computacional, respectivamente, por la Universidad de Valencia, Espa¤a. Desde el 2012 soy miembro del grupo ADAS del CVC, y trabajo en UAB.

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