Publicación:
Recuperación de imágenes por contenido basado en regiones con Retroalimentación por Relevancia

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Fecha
2014
Autores
Velazco Paredes, Yuber Elmer
Título de la revista
Revista ISSN
Título del volumen
Editor
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Número de la revista
Abstracto
En la actualidad la implementación de sistemas de recuperación de imágenes basadas en contenido (CBIR) ha permitido implementar múltiples aplicaciones en diversas áreas mostrando buenos resultados, así mismo, en éstos sistemas una de sus principales tareas lo constituye la extracción de características de las imágenes , tarea que puede convertirse en extensa y a su vez compleja, dado que una imagen está formada por un conjunto de píxeles, sin embargo, muchos investigadores han demostrado que es difícil obtener efectos satisfactorios en el análisis de una imagen usando sólo algoritmos simples basados en píxeles. Por ello, en el presente trabajo de investigación se ha utilizado los textones, que representan agrupaciones de píxeles formando un conjunto de patrones emergentes que comparten propiedades comunes sobre toda la imagen, los cuales pueden discriminar características de color y textura simultáneamente. El caso de estudio para el presente trabajo son las imágenes biológicas de huevos de helmintos las cuales han sido identificadas y clasificadas según la especie a la que pertenece. La innovación en esta investigación es el proceso de descubrir la forma de los nuevos textones que están presentes en las imágenes de los huevos de los helmintos con el fin de que sirvan para la discriminación e identificación de las diferentes especies, así mismo esta técnica propuesta ha demostrado ser útil en otros Bancos de Imágenes.
Descripción
Mi profundo agradecimiento al Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC), por el gran apoyo y soporte financiero, y dejarme ser parte de ellos en la calidad de becario del Doctorado en Ciencias de la Computación.
Palabras clave
Vacío semántico, Retroalimentación por relevancia, Sistemas de recuperación, Imágenes de Wang
Citación