Diseño de un nuevo clasificador híbrido no supervisado para texturas naturales en imágenes
En este trabajo se presenta el diseño de un nuevo clasificador híbrido para la clasificación de imágenes de texturas naturales. Existen diversos métodos de clasificación de texturas en la literatura especializada, siendo generalmente necesario el diseño de nuevos métodos con el fin de mejorar los re...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/54504 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/54504 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 510.64(043.3) 004.9(043.3) Clasificación Texturas Clasificador híbrido Lógica fuzzy Clasificador fuzzy Clasificador Bayesiano Clasificador de Parzen Infografía Lógica simbólica y matemática (Matemáticas) 1102.14 Lógica Simbólica |
| Sumario: | En este trabajo se presenta el diseño de un nuevo clasificador híbrido para la clasificación de imágenes de texturas naturales. Existen diversos métodos de clasificación de texturas en la literatura especializada, siendo generalmente necesario el diseño de nuevos métodos con el fin de mejorar los resultados de la clasificación. Este es el objetivo del presente trabajo donde se presenta un nuevo clasificador que aprovecha las bondades de tres de los clasificadores clásicos existentes, a saber: Fuzzy, Bayes y Parzen. Mediante la combinación de estos tres métodos bajo los denominados operadores de agregación procedentes de la lógica fuzzy o borrosa se diseña el nuevo clasificador híbrido. Los resultados se comparan con los métodos clásicos anteriormente mencionados. |
|---|