| dc.contributor | EVGUENII KOURMYCHEV | |
| dc.creator | JOSE TRINIDAD GUILLEN BONILLA | |
| dc.date | 2009-10 | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-21T15:15:12Z | |
| dc.date.available | 2023-07-21T15:15:12Z | |
| dc.identifier | http://cio.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1002/786 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7725560 | |
| dc.description | "El reconocimiento de imágenes es un área de gran interés tanto científico como industrial. En la parte científica, es de gran valor desarrollar transformadas cuyos espacios de características sean eficientes y rápidos durante el reconocimiento de las imágenes. En este trabajo de tesis se presentan tres métodos para medir la similitud entre clases de imágenes e imágenes individuales, un algoritmo de calibración para el criterio a una clase en el espacio de la RICC y un algoritmo para calcular la transformada RICC, este es llamado Representación de Imágenes por Cúmulos Coordinados Rápida (RICCRa). Las medidas de similitud cualitativas presentadas en esta tesis mostraron ser muy eficientes y están en gran concordancia con las medidas de similitud realizadas por expertos humanos. El algoritmo de clasificación para el criterio a una clase mostró ser muy eficiente y puede alcanzarse un reconocimiento de las imágenes muy cerca o del 100% de eficiencia. El algoritmo RICCRa hace que la RICC tenga un espacio característico de baja dimensionalidad. Como consecuencia, es más eficiente en el uso de la memoria física del computador, el tiempo de ejecución es más corto y más información es detectada desde la imagen binaria. La RICCRa permite realizar el reconocimiento de imágenes en órdenes de microsegundos.
Los métodos de medidas de similitud y los algoritmos fueron comprobados experimentalmente en esta tesis y mostraron ser muy eficientes en el reconocimiento de patrones y en la medida de semejanza entre imágenes. En general, las técnicas de medida de similitud y los algoritmos permiten desarrollar un sistema de visión por computador que tenga las siguientes características: reconocimiento de imágenes en tiempo real, medir similitud entre clases de imágenes y clasificar imágenes a múltiples clases y a una clase. Cabe mencionar que en el trabajo presentado no se consideran las características de color o la invarianza a la rotación. Estas características pueden provocar una disminución de eficiencia en los algoritmos presentados." | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.relation | citation:Guillen Bonilla, (2009). "Una extensión del método de representación de imágenes por cúmulos coordinados y sus aplicaciones para la clasificación de granitos ornamentales". Tesis de Doctorado en Ciencias (Óptica). Centro de Investigaciones en Óptica, A.C. León, Guanajuato. 89 pp. | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/AUTOR/TRANSFORMADA, RICC, RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/22 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/2209 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/220990 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/220990 | |
| dc.title | UNA EXTENSIÓN DEL MÉTODO DE REPRESENTACIÓN DE IMÁGENES POR CÚMULOS COORDINADOS Y SUS APLICACIONES PARA LA CLASIFICACIÓN DE GRANITOS ORNAMENTALES | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.coverage | León, Guanajuato | |
| dc.audience | generalPublic | |
