Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Se presenta el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes para el soporte de detección de celo vacuno. El método de detección se basa en el análisis del deterioro de pintadas lumbares, mediante la segmentación de fotografías color tomadas a la salida de un tambo. Inicialmente, las regi...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Clausse, Alejandro, Fresno, Mariana del
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2007
Materias:	Ciencias Informáticas Informática signal processing image segmentation Image display Algorithms Image processing software procesamiento de señales segmentación de imágenes
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22310
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Se presenta el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes para el soporte de detección de celo vacuno. El método de detección se basa en el análisis del deterioro de pintadas lumbares, mediante la segmentación de fotografías color tomadas a la salida de un tambo. Inicialmente, las regiones de interés son aisladas del resto de la imagen en función de valores de umbral definidos en los espacios de color YUV e YIQ, generando un conjunto de componentes conectadas. Luego, se calcula un conjunto de características para posibilitar una evaluación cuantitativa de los objetos segmentados. Finalmente, la imagen es clasificada mediante una regla de decisión basada en el análisis de las diferencias entre las medidas obtenidas a partir de la imagen y las provenientes de un conjunto de imágenes manualmente segmentadas, de acuerdo a la evaluación de expertos. Este enfoque constituye una valiosa alternativa para la mejora del control de celo, ya que la ardua tarea de observación visual de los animales en el tambo puede ser reemplazada por el análisis automático de imágenes capturadas en ambientes controlados. Los resultados experimentales a partir de las segmentaciones obtenidas con este método resultan altamente satisfactorios, permitiendo una clasificación precisa de las imágenes con un bajo costo computacional.
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