Estudio de descriptores geométricos para el diseño y optimización de algoritmos de reconocimiento de objetos digitales

En este proyecto se estudian, diseñan e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes digitales. Los objetos se pueden reconocer por su forma, y éstas se identifican definiendo sistemas de represent...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Bergamini, María Lorena, Kamlofsky, Jorge
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2015
Materias:	Ciencias Informáticas visión artificial invariantes geométricos curvatura digital rectas digitales reconocimiento de formas
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45656
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este proyecto se estudian, diseñan e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes digitales. Los objetos se pueden reconocer por su forma, y éstas se identifican definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que pretenden ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real. Se estudian representaciones compactas de formas que priorizan la reducción en la cantidad de datos a tratar, sin perder información acerca del objeto que se está describiendo. Dichas representaciones deben ser invariantes frente a escalado, rotación y transformaciones afines; ya que las imágenes de objetos no siempre son tomadas desde el mismo ángulo, distancia y posición.
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Estudio de descriptores geométricos para el diseño y optimización de algoritmos de reconocimiento de objetos digitales

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