Incidencia de la segmentación en la obtención de región de interés en imágenes de palma de la mano
Una de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (Region Of Interest, ROI), debido a que ésta influye directamente en los resultados f...
- Autores:
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Arroyave-Giraldo, Maribel
Restrepo-Martínez, Alejandro
Vargas-Bonilla, Francisco
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/885
- Acceso en línea:
- https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/8
http://hdl.handle.net/20.500.12622/885
- Palabra clave:
- Región de interés
biometría
palma de la mano
tratamiento de imágenes
medidas de similitud
Region of interest
biometrics
palmprint
image processing
similarity measures.
- Rights
- License
- Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
Summary: | Una de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (Region Of Interest, ROI), debido a que ésta influye directamente en los resultados finales del sistema de identificación. Este artículo presenta una comparación entre imágenes que contienen la región de interés de la palma de la mano, obtenidas mediante el uso de técnicas de umbralización, Otsu y Huang para la base de datos PolyU y Otsu e Isodata para la base de datos CASIA. También se realizaron pruebas con dos métodos para la ubicación del cuadrado correspondiente a la ROI, utilizando como medidas de similitud: la correlación, la información mutua, el error cuadrático medio, la relación de uniformidad de la imagen y el área común entre las imágenes, Todo esto, para determinar qué tan similares o diferentes son las imágenes generadas por diferentes métodos de ubicación de ROI y por distintos métodos de umbralización. Esta investigación demostró que efectivamente el cambio de los métodos de umbralización generan cambios en la ROI de la palma de la mano ya que la localización de los puntos valle cambia según el método utilizado. Se concluye finalmente que al variar el método de umbralización, las imágenes generadas por cada método son diferentes y al variar el método de obtención de la ROI la variación es mayor. |
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