Aplicando redes BPN para determinar áreas no deseadas en quinotos: resultados gráficos
El bajo costo de las cámaras digitales hace atractivo el uso de la segmentación de imágenes a color para evaluar la calidad de alimentos como ser los citrus. Para implementar un sistema automático de clasificación se requiere explicitar el conocimiento presente en las personas y caracterizar la vari...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2009
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20885 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El bajo costo de las cámaras digitales hace atractivo el uso de la segmentación de imágenes a color para evaluar la calidad de alimentos como ser los citrus. Para implementar un sistema automático de clasificación se requiere explicitar el conocimiento presente en las personas y caracterizar la variación de color en áreas de similar aceptabilidad atendiendo la profundidad de color con que se capturan las imágenes.
En este trabajo evaluaremos algunas redes BPN aplicadas a la diferenciación de áreas con colores deseables de aquellas con colores que corresponden a defectos como ser manchas o áreas no lo suficientemente maduras. Se pondrá énfasis en la aplicabilidad de la técnica y se profundizará en la descripción del espacio de decisión a aprender, los efectos de las representaciones en espacio de color RGB y L* a* b * y la calidad de los resultados obtenidos.
Concluiremos que el enfoque es viable y perfeccionable atendiendo la discretización de las salidas de la red, la variedad de entradas usadas y el interés en disminuir cada tipo de error y la complejidad de la red usada. |
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