Estudio comparativo de atributos de una imagen para el reconocimiento rápido de objetos
En el presente trabajo se investiga un método de reconocimiento rápido por procesamiento de imágenes, para el caso particular de objetos planos similares en forma y con diferencias de borde (muescas), mediante un estudio comparativo de descriptores (atributos morfológicos) obtenidos de imágenes colo...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Repositorio: | Biblioteca Digital (UBA-FCEN) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | afa:afa_v23_n01_p088 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v23_n01_p088 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | VISION ARTIFICIAL DESCRIPTORES RECONOCIMIENTO DE OBJETOS PROCESAMIENTO DE IMAGENES ARTIFICIAL VISION DESCRIPTORS OBJECTS RECOGNITION IMAGE PROCESSING |
| Sumario: | En el presente trabajo se investiga un método de reconocimiento rápido por procesamiento de imágenes, para el caso particular de objetos planos similares en forma y con diferencias de borde (muescas), mediante un estudio comparativo de descriptores (atributos morfológicos) obtenidos de imágenes color RGB de baja resolución, con el objeto de evaluar la eficiencia de cada descriptor seleccionado frente a este tipo de diferencias entre objetos. Emulando características propias de los seres vivos que poseen la habilidad de reconocer objetos en lapsos muy breves y con poca información, nuestro grupo desarrolló y publicó una técnica que utiliza descriptores de rápida obtención en una estructura de cascada, provenientes de atributos geométricos de la imagen, que permite calcular un índice de similitud entre objetos. Este trabajo permite establecer el orden de cálculo de los estimadores para bajar el tiempo total de reconocimiento de objetos. Asimismo, se incorpora y evalúa un nuevo estimador que denominamos “eclipse”, cuya prestación resultó muy adecuada para distinguir objetos similares en forma pero con contornos con diferencias localizadas. Los resultados obtenidos sugieren que esta técnica puede ser complementada con un programa de “aprendizaje por refuerzos" |
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