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

Descripción del Articulo

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.
Detalles Bibliográficos
Autor: Velazco Paredes, Yuber Elmer
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2014
Institución:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Repositorio:CONCYTEC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/2100
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12390/2100
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Vacío semántico
Retroalimentación por relevancia
Sistemas de recuperación
Imágenes de Wang
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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.Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica - ConcytecspaUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Vacío semánticoRetroalimentación por relevancia-1Sistemas de recuperación-1Imágenes de Wang-1https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01-1Recuperación de imágenes por contenido basado en regiones con Retroalimentación por Relevanciainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:CONCYTEC-Institucionalinstname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovacióninstacron:CONCYTEC#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#20.500.12390/2100oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/21002024-05-30 15:24:14.518http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbinfo:eu-repo/semantics/closedAccessmetadata only accesshttps://repositorio.concytec.gob.peRepositorio Institucional CONCYTECrepositorio@concytec.gob.pe#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#<Publication xmlns="https://www.openaire.eu/cerif-profile/1.1/" id="4fd0db6f-ff9c-43df-a79b-ff017b8042a7"> <Type xmlns="https://www.openaire.eu/cerif-profile/vocab/COAR_Publication_Types">http://purl.org/coar/resource_type/c_1843</Type> <Language>spa</Language> <Title>Recuperación de imágenes por contenido basado en regiones con Retroalimentación por Relevancia</Title> <PublishedIn> <Publication> </Publication> </PublishedIn> <PublicationDate>2014</PublicationDate> <Authors> <Author> <DisplayName>Velazco Paredes, Yuber Elmer</DisplayName> <Person id="rp05128" /> <Affiliation> <OrgUnit> </OrgUnit> </Affiliation> </Author> </Authors> <Editors> </Editors> <Publishers> <Publisher> <DisplayName>Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa</DisplayName> <OrgUnit /> </Publisher> </Publishers> <License>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/</License> <Keyword>Vacío semántico</Keyword> <Keyword>Retroalimentación por relevancia</Keyword> <Keyword>Sistemas de recuperación</Keyword> <Keyword>Imágenes de Wang</Keyword> <Abstract>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.</Abstract> <Access xmlns="http://purl.org/coar/access_right" > </Access> </Publication> -1
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Recuperación de imágenes por contenido basado en regiones con Retroalimentación por Relevancia
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