2023-11-082023-11-082023-10-12Congreso Argentino de Ciencias de la Computación. (2023)http://hdl.handle.net/20.500.12272/8752Las Búsquedas por Similitud son importantes en diversas aplicaciones, incluyendo la identificación de marcas de ganado vacuno para el registro ganadero. Para calcular la similitud entre estas marcas, se utilizan funciones de distancia que miden dicha similitud en base a sus características, o en forma directa a partir de las imágenes correspondientes. En esta última década, las Redes Neuronales Profundas Convolucionales (CNN) han alcanzado muy buena performance en el procesamiento de imágenes. En este artículo se propone un método de preprocesamiento, aumentación de datos y modelos de CNN para aprender una función de distancia en un escenario de One-Shot learning utilizando una arquitectura de Redes Siamesas como mecanismo de entrenamiento.pdfspaopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalBúsquedas por similitudMetric learningMarcas de ganadoinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectPascal, Andrés Jorge ; Planas, Adrián Nicolás ; Stauber, Federico J.No comercial con fines académicos.