Representación de formas digitales para reconocimiento y clasificación de objetos

En este trabajo se proponen e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes digitales. El análisis se aplica a curvas que constituyen el borde de un objeto digital. Se propone una representación de f...

Full description

Autores:
Bergamini, María L.
Kamlofsky, Jorge A.
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8887
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/8887
Palabra clave:
Innovaciones tecnológicas
Ciencia de los computadores
Desarrollo de tecnología
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y las comunicaciones
TIC´s
Technological innovations
Computer science
Technology development
Systems engineering
Investigations
Information and communication technologies
ICT's
Digital curves
Polygonalization
Invariance
Curvature pattern
Innovaciones tecnológicas
Ciencias de la computación
Desarrollo tecnológico
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y la comunicación
Curvas digitales
Poligonalización
Invariancia
Patrón de curvatura
Rights
License
Derechos de autor 2015 Revista Colombiana de Computación
Description
Summary:En este trabajo se proponen e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes digitales. El análisis se aplica a curvas que constituyen el borde de un objeto digital. Se propone una representación de formas planas basada en una aproximación poligonal de curvas, lo que reduce la cantidad de datos a manejar. Una silueta se representa con un patrón de curvatura que mide el cambio del vector tangente a lo largo del perímetro. Este patrón permite determinar características geométricas de la forma, como son concavidad, convexidad, puntos de inflexión, entre otros. Los puntos de inflexión se toman como puntos de referencia para dividir la curva en partes significativas. La identificación de objetos se realiza por comparación de patrones, de acuerdo a una métrica apropiada; que puede ser aplicada al patrón completo o a una o varias partes significativas. De esta manera se pueden medir similitudes entre formas de objetos en imágenes digitales, así como diferencias en ciertas partes significativas, permitiendo la clasificación de objetos del mismo tipo.