Esquemas de Votación Borda aplicados a la clasificación de imágenes utilizando los histogramas de color RGB, HSV y el descriptor de distribución de color MPEG-7
La visión por computador es un área de estudio dentro de la inteligencia artificial que tiene entre sus objetivos detectar los objetos dentro de un determinado medioambiente y, los patrones que rigen las estructuras dentro de las imágenes. Para ello utiliza diversas técnicas que permiten obtener est...
| Autor Principal: | Poveda Figueroa, Javier Ramiro |
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| Formato: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/3382 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
La visión por computador es un área de estudio dentro de la inteligencia artificial que tiene entre sus objetivos detectar los objetos dentro de un determinado medioambiente y, los patrones que rigen las estructuras dentro de las imágenes. Para ello utiliza diversas técnicas que permiten obtener estas características. Una de estas técnicas es empleada es la recuperación de Imágenes Basada en Contenidos, que permite recuperar imágenes a partir de imagen de búsqueda, que será comparada con un conjunto de imágenes de una base de datos para determinar a qué categoría pertenece. Entre las diversas técnicas que son utilizadas dentro de CBIR, mencionaremos algunas de las más importantes. La recuperación a partir de las similitudes de color entre las imágenes del corpus es una técnica en donde se compara el color entre las imágenes con la finalidad de poderlas clasificar en alguna categoría del corpus de datos.
Esta tesis busca aplicar métodos de combinación de características para tratar de mejorar la precisión y/o cobertura al momento de recuperar imágenes. Para ello se utilizaron como características dos histogramas de color (RGB Y HSV) y el descriptor de color MPEG-7 Color Layout Descriptor. |
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