Skip to content
Publicar y Distribuir
Soluciones de Publicación
Soluciones de Distribución
Servicios bibliotecarios
Temas
Arquitectura y diseño
Artes
Ciencias Sociales
Ciencias de la Información y Bibliotecas, Estudios del Libro
Ciencias de la vida
Ciencias de los materiales
Deporte y tiempo libre
Estudios clásicos y del Cercano Oriente antiguo
Estudios culturales
Estudios judíos
Farmacia
Filosofía
Física
Geociencias
Historia
Informática
Ingeniería
Interés general
Ley
Lingüística y semiótica
Literatura
Matemáticas
Medicina
Música
Negocios y Economía
Química
Química industrial
Teología y religión
Publicaciones
Revistas
Libros
Actas
Editoriales
Journal Matcher
Blog
Contacto
Buscar
Español
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrito
Home
Revistas
International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems
Volumen 10 (2017): Edición 3 (Enero 2017)
Acceso abierto
UNSUPERVISED LEARNING FOR RIPENESS ESTIMATION FROM GRAPE SEEDS IMAGES
S. Hernández
S. Hernández
Facultad de Ciencias de la Ingeniería, Universidad Católica del Maule
Talca, Chile
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Hernández, S.
,
L. Morales
L. Morales
Facultad de Ciencias Agronómicas, Universidad de Chile
Talca, Chile
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Morales, L.
y
A. Urrutia
A. Urrutia
Facultad de Ciencias de la Ingeniería, Universidad Católica del Maule
Talca, Chile
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Urrutia, A.
01 mar 2017
International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems
Volumen 10 (2017): Edición 3 (Enero 2017)
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Resumen
Referencias
Autores
Artículos en este número
Vista previa
PDF
Cite
Compartir
Descargar portada
Publicado en línea:
01 mar 2017
Páginas:
1 - 19
Recibido:
29 may 2017
Aceptado:
25 jul 2017
DOI:
https://doi.org/10.21307/ijssis-2017-225
Palabras clave
Mixture model
,
grape ripening
,
computer vision
© 2017 S. Hernández et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
