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Agrupamiento por similitud de imagenes mediante Árbol de Expación Mínimo y Soft Heap

Descripción del Articulo

En la presente investigación se propone un enfoque novedoso para extraer características distintivas de imagenes basado en el modelo de color HSV y filtros wavelets, con la finalidad de hacer un agrupamiento de imágenes que son similares entre si, por ejemplo mariposas de la misma especie. Además se...

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Detalles Bibliográficos
Autores: López Del Alamo, Cristian, Fuentes Pérez, Lizeth Joseline, Romero Calla, Luciano Arnaldo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2013
Institución:Universidad La Salle
Repositorio:ULASALLE-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ulasalle.edu.pe:20.500.12953/12
Enlace del recurso:http://repositorio.ulasalle.edu.pe/handle/20.500.12953/12
Nivel de acceso:acceso restringido
Materia:Estructuras de Datos
Ciencias de la Computación
Descripción
Sumario:En la presente investigación se propone un enfoque novedoso para extraer características distintivas de imagenes basado en el modelo de color HSV y filtros wavelets, con la finalidad de hacer un agrupamiento de imágenes que son similares entre si, por ejemplo mariposas de la misma especie. Además se investiga la mejor combinacion de características de color y forma. Los experimentos han demostrado un mejor rendimiento en la combinación color con el filtro de Gabor.
Agrupamiento por similitud de imagenes mediante Árbol de Expación Mínimo y Soft Heap
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