Coordinador
Manuel Guillermo Forero Vargas
Universidad de Ibague
manuel.forero@unibague.edu.co
Apoyo
Jorge Ernesto Espinosa
Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid (Medellín)
jeespinosa@elpoli.edu.co
Iván Mauricio Cabezas Troyano
Universidad ICESI (Cali)
imcabezas@icesi.edu.co
Descripción
El reconocimiento de patrones trata de construir modelos a partir de datos, empleando métodos estadísticos y de aprendizaje de máquinas para la construcción de sistemas inteligentes. Los datos de entrada pueden ser estructurados o no estructurados como palabras, textos, imágenes, audio y en general cualquier tipo de datos. Esta área es aplicada en diferentes disciplinas científicas y de ingeniería, como la biología, psicología, medicina, analítica de datos, mercadeo, visión e inteligencia artificial.
Este capítulo pretende promover el desarrollo y difusión del reconocimiento de patrones a nivel nacional y convertirse en una asociación nacional reconocida por la Asociación Internacional de Reconocimiento de Patrones IAPR, en concordancia con la misión y visión de la SCo2.
Objetivos
- Promover el estudio y difusión del Reconocimiento de Patrones a nivel nacional.
- Contribuir al desarrollo de sus miembros mediante el intercambio académico y de investigación.
- Contribuir a la formación y desarrollo de grupos de investigación nacional.
- Establecer relaciones de desarrollo científico con organizaciones nacionales e internacionales.
- Divulgar y promover el Reconocimiento de Patrones entre la comunidad.
Líneas de Interés
Reconocimiento de Patrones, aprendizaje automático y analítica de datos, entornos especiales de hardware y software, teledetección y cartografía, procesamiento de señales, imágenes y visión artificial, fotografía computacional, topología y geometría computacional, bioinformática y aplicaciones.