Reconocimiento de clases de objetos basado en texturas mediante algoritmos genéticos
La Computación Genética y Evolutiva es un campo de investigación recienteen ciencias computacionales, esta trabaja con sistemas adaptativos y técnicas deoptimización inspiradas en las reglas de la evolución natural. Una de sus metas es dotara las computadoras con la capacidad de procesamiento de la...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2006 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/299 |
| Acceso en línea: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/299 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Autor/Reconocimiento visual de textura,Máquina de aprendizaje,Algoritmos genéticos,Visión por computadora info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1203 |
| Sumario: | La Computación Genética y Evolutiva es un campo de investigación recienteen ciencias computacionales, esta trabaja con sistemas adaptativos y técnicas deoptimización inspiradas en las reglas de la evolución natural. Una de sus metas es dotara las computadoras con la capacidad de procesamiento de la información comparable ala que se encuentra en la naturaleza. Por otro lado, la textura es una de las primitivascruciales en visión humana y sus características han sido usadas ampliamente en laliteratura para identificar el contenido de imágenes digitales.Este trabajo se concentra en resolver dos problemas: el reconocimiento deexpresiones faciales y el reconocimiento de objetos, los cuales se pueden englobar comoreconocimiento de clases de objetos. Para resolverlo se realiza la búsqueda de las mejoresregiones en un conjunto de imágenes digitales para el reconocimiento de clases de objetoshaciendo uso de las características de textura de dichas regiones. La selección de lasregiones así como las características de textura de éstas se lleva a cabo por mediode la estrategia de algoritmos genéticos. La clasificación de los objetos dentro de lasregiones encontradas se realiza mediante la máquina de soporte vectorial. Los resultadosobtenidos después de la aplicación de un cuestionario a un grupo de personas asícomo la aplicación del método propuesto sobre dos conjuntos de imágenes confirman lavalidez y desempeño de la solución. Los resultados experimentales muestran resultadoscomparables a los obtenidos por humanos y los vistos en la literatura. |
|---|