Clasificación de objetos en imágenes naturales utilizando el paradigma de la programación cerebral con un enfoque multiobjetivo

Por varias décadas, el reconocimiento de objetos ha sido uno de los principales problemas estudiados por la comunidad cientí?ca de visión por computadora, con el propósito de poder dotar a los sistemas arti?ciales y agentes cognitivos con la capacidad de llevar a cabo este proceso y permitirles una...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: José Carlos Mercado Chan
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2014
País:México
Recursos:Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
Repositorio:Repositorio Institucional CICESE
Idioma:español
OAI Identifier:oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/444
Acesso em linha:http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/444
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:info:eu-repo/classification/Autor/Modelo computacional
info:eu-repo/classification/cti/1
info:eu-repo/classification/cti/12
info:eu-repo/classification/cti/1203
Descrição
Resumo:Por varias décadas, el reconocimiento de objetos ha sido uno de los principales problemas estudiados por la comunidad cientí?ca de visión por computadora, con el propósito de poder dotar a los sistemas arti?ciales y agentes cognitivos con la capacidad de llevar a cabo este proceso y permitirles una mejor interacción con el medio que los rodea. Sin embargo, hoy en día, sigue siendo un problema abierto.El reconocimiento de objetos puede verse como la combinación de dos procesos relacionados aunque a la vez diferentes: la clasi?cación y la identi?cación. En este trabajo de tesis se trata el problema de la clasi?cación, el cual se puede de?nir como el reconocimiento que se basa en la descripción general de un objeto como perteneciente a una clase natural de objetos similares. En las últimas décadas algunas investigaciones se han centrado en estudiar al sistema visual humano como un modelo que ofrece los pasos claves para resolver dicho problema, el cual exhibe resultados prometedores comparados con los reportados en el estado del arte, alcanzando algunas veces resultados superiores.Este trabajo de tesis se encarga de estudiar el problema de la clasi?cación de objetos en imágenes naturales tomando como base el método de la corteza visual arti?cial, de?nido en trabajos anteriores, donde se propone como un modelo computacional que realiza una analogía con el funcionamiento de la corteza visual humana. A la vez, se hace uso de la programación cerebral que consiste en un paradigma evolutivo basado en la programación genética. Se realiza un análisis del desempeño de estas propuestas trabajando con imágenes naturales y se proponen algunas mejoras para la corteza visual arti?cial, así como también el uso de la programación cerebral con un enfoque multiobjetivo con el ?n de involucrar a la atención visual mediante el proceso de la detección de objetos.Los resultados obtenidos en este trabajo de tesis logran superar la mayoría de los resultados reportados en el estado del arte para el problema que hemos abordado, aumentando así las aplicaciones y la robustez del método de la corteza visual arti?cial y el paradigma de la programación cerebral