Beltrán Castañón César Armando

Grado Académico
Doctor en Bioinformática, Universidad de Sao Paulo, Brasil. Mestre en Ciencias – Ciencia de la Computacao, Instituto de ciencias matematicas e de computacao, Universidad de sao paulo, Brasil.

Departamento Académico
Ingeniería

Sección
Ingeniería Informática

E-mail
cbeltran@pucp.pe

Últimas publicaciones
1) GARATE, D. A.; INCAHUANACO, F.; MEDINA, R. A. y BELTRÁN, C. A. (2015). A heuristic model for determining the sperm motility grade by video. En Latin American Computing Conference (CLEI), 2015 . (pp. 1-6) IEEE. Recuperado de: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/abstractKeywords.jsp?arnumber=7360039&tag=1 2) ASTUVILCA, J. D.; VÍLCHEZ, F. R. y BELTRÁN, C. A. (2015). Artificial musical pattern generation with genetic algorithms. En 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI). (pp. 1-5) IEEE. Recuperado de: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7435956&tag=1 3) ONCEVAY, F. A.; JUAREZ, R. M.; KHLEBNIKOV, S. E. y BELTRÁN, C. A. (2015). Leaf-Based Plant Identification Through Morphological Characterization in Digital Images. En Computer Analysis of Images and Patterns. (pp. 326-335) Springer International Publishing. Recuperado de: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-23117-4_28 4) MEDINA, R. A.; Guzman, L.; ALATRISTA, H. y BELTRÁN, C. A. (2015). Sperm Cells Segmentation in Micrographic Images Through Lambertian Reflectance Model. En Computer Analysis of Images and Patterns. (pp. 664-674) Springer International Publishing. Recuperado de: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-23117-4_57 5) HINOJOSA, E. y BELTRÁN, C. A. (2014). A case study on Morphological Data from Eimeria of Domestic Fowl using a multiobjective genetic algorithm and R&P for learning and tuning fuzzy rules for classification. En 1st Symposium on Information Management and Big Data, SIMBig 2014. (pp. 53-57) CEUR-WS. Recuperado de: http://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-84919676071&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&

Áreas y temas específicos de investigación
Algoritmos para el reconocimiento de patrones, análisis de formas en imágenes 2D, selección y extracción de características, recuperación de imágenes por contenido, bioinformática y biología computacional. Visión Computacional.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *