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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12104/95645
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dc.creatorGutiérrez Velázquez, Miguel Ángel-
dc.creatorChacon, Mario-
dc.creatorCorral Saenz, Alma Delia-
dc.date2023-07-17-
dc.date.accessioned2023-09-01T20:35:02Z-
dc.date.available2023-09-01T20:35:02Z-
dc.identifierhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/274-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/95645-
dc.descriptionIn recent decades, object detection has been a very important task in the area of computer vision, since object detection locates and classifies one or more objects in an image or videos. In this article, a review of articles is presented and classical and deep learning techniques used for object detection are described. In addition, a review of recent works on object detection is carried out, focusing on how some of its most relevant problems are solved. Issues covered are: occlusion, confusion, contextual information, lighting changes, small objects and scale changes, variation between the same class and different classes, and deformation and pose changes. It is hoped that this article will help those interested in the area to learn about ideas and approaches to solve existing problems in object detection, including the latest advances.en-US
dc.descriptionEn las últimas décadas, la detección de objetos ha sido una tarea muy importante en el área de visión por computadora, ya que la detección de objetos localiza y clasifica uno o más objetos en una imagen o videos. En este artículo, se presenta una revisión de artículos y se describen técnicas clásicas y de aprendizaje profundas utilizadas para la detección de objetos. Además, se realiza una revisión de trabajos recientes sobre la detección de objetos, enfocándose en cómo se solucionan algunos de sus problemas más relevantes. Los problemas que se abarcan son: oclusión, confusión, información contextual, cambios en la iluminación, objetos pequeños y cambios de escala, variación entre la misma clase y diferentes clases, y deformación y cambios de pose. Se espera que este artículo sirva para que los interesados en el área conozcan ideas y enfoques para resolver problemas existentes en la detección de objetos incluyendo los últimos avances.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherUniversidad de Guadalajaraes-ES
dc.relationhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/274/195-
dc.rightsDerechos de autor 2023 ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónicaes-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/mx/deed.es_ESes-ES
dc.sourceReCIBE, electronic journal of Computing, Informatics, Biomedical and Electronics; Vol. 12 No. 1 (2023): May 2023 - Oct 2023; C6-43en-US
dc.sourceReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica; Vol. 12 Núm. 1 (2023): May 2023 - Oct 2023; C6-43es-ES
dc.source2007-5448-
dc.subjectObject detectionen-US
dc.subjectProblems in object detectionen-US
dc.subjectDeep Learningen-US
dc.subjectDetección de objetoses-ES
dc.subjectProblemas en la detección de objetoses-ES
dc.subjectAprendizaje profundoes-ES
dc.titleA Survey on Problems of Detection of Objects in Digital Images and Videosen-US
dc.titleRevisión de Problemas en la Detección de Objetos en Imágenes y Videos Digitaleses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
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