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CLASIFICACIÓN DE TEXTURAS POR LA TRANSFORMADA DE CÚMULOS COORDINADOS
Axel Herrera
Francisco Javier Cuevas-de-la-Rosa
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-SinDerivadas
Transformada de Cúmulos Coordinados
CCR
"Uno de los temas más abordados en aprendizaje automático está relacionado con el reconocimiento de patrones. Avances recientes en reconocimiento de patrones han aumentado la necesidad de mejorar los algoritmos para obtener características especiales de las texturas para poder realizar una mejor clasificación, la mayoría de estudios sobre análisis de texturas sólo se han llevado a cabo en un pequeño número de áreas por lo que aun sigue siendo limitado. En el presente trabajo se propone un método de análisis de texturas el cual es la Transformada de Cúmulos Coordinados o Representación de Cúmulos Coordinados (CCR por sus siglas en inglés) este método calcula la estadística de una imagen binarizada que queda en un vector de ocurrencias, el cual es la información de la textura. Un desafío de esta técnica es reconocer texturas invariantes, específicamente a rotación por lo que una de las mejoras que se tiene es ocupando la transformada Discreta de Fourier en una dimensión y obteniendo su espectro se mantendrá dichas características, y realizando una serie de experimentos se demostrará la eficacia del mencionado método y el de la mejora."
2019-08
Tesis de maestría
Español
León, Guanajuato
Bibliotecarios
Estudiantes
Investigadores
Público en general
Herrera-Cabrera, (2019). "Clasificación de texturas por la Transformada de Cúmulos Coordinados". Tesis de Maestría en Optomecatrónica. Centro de Investigaciones en Óptica, A.C. León, Guanajuato, México. 101 pp.
ÓPTICA
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