Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales
- Autores
- Kamlofsky, Jorge; Bergamini, María Lorena
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Muchas técnicas de visión artificial se basan en reconocer objetos dentro de una imagen mediante la identificación de ciertos patrones en sus bordes. Las fronteras de los objetos en imágenes digitales son susceptibles al ruido generado en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se propone un método de aproximación de curvas digitales basado en el concepto de barras digitales, como generalización del concepto de rectas digitales. Se genera un polígono, y el ángulo en cada uno de sus vértices se considera un estimador de la curvatura. Este estimador permite identificar características geométricas del objeto, como ser concavidad, convexidad, puntos angulosos, etc, mediante el análisis de la evolución de dicho parámetro a lo largo de la curva. Así, se obtiene una representación simplificada de la forma que implica una cantidad reducida de puntos en el espacio longitud-curvatura, y es poco sensible al ruido.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
visión artificial
formas digitales
análisis de bordes
identificación de patrones - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/76855
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_819dc979a49038c241a5cb040650aae5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/76855 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitalesKamlofsky, JorgeBergamini, María LorenaCiencias Informáticasvisión artificialformas digitalesanálisis de bordesidentificación de patronesMuchas técnicas de visión artificial se basan en reconocer objetos dentro de una imagen mediante la identificación de ciertos patrones en sus bordes. Las fronteras de los objetos en imágenes digitales son susceptibles al ruido generado en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se propone un método de aproximación de curvas digitales basado en el concepto de barras digitales, como generalización del concepto de rectas digitales. Se genera un polígono, y el ángulo en cada uno de sus vértices se considera un estimador de la curvatura. Este estimador permite identificar características geométricas del objeto, como ser concavidad, convexidad, puntos angulosos, etc, mediante el análisis de la evolución de dicho parámetro a lo largo de la curva. Así, se obtiene una representación simplificada de la forma que implica una cantidad reducida de puntos en el espacio longitud-curvatura, y es poco sensible al ruido.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2013-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf116-127http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76855spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://42jaiio.sadio.org.ar/proceedings/simposios/Trabajos/AST/11.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1850-2806info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:05:34Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/76855Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:05:35.024SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales |
title |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales |
spellingShingle |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales Kamlofsky, Jorge Ciencias Informáticas visión artificial formas digitales análisis de bordes identificación de patrones |
title_short |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales |
title_full |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales |
title_fullStr |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales |
title_full_unstemmed |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales |
title_sort |
Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Kamlofsky, Jorge Bergamini, María Lorena |
author |
Kamlofsky, Jorge |
author_facet |
Kamlofsky, Jorge Bergamini, María Lorena |
author_role |
author |
author2 |
Bergamini, María Lorena |
author2_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas visión artificial formas digitales análisis de bordes identificación de patrones |
topic |
Ciencias Informáticas visión artificial formas digitales análisis de bordes identificación de patrones |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Muchas técnicas de visión artificial se basan en reconocer objetos dentro de una imagen mediante la identificación de ciertos patrones en sus bordes. Las fronteras de los objetos en imágenes digitales son susceptibles al ruido generado en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se propone un método de aproximación de curvas digitales basado en el concepto de barras digitales, como generalización del concepto de rectas digitales. Se genera un polígono, y el ángulo en cada uno de sus vértices se considera un estimador de la curvatura. Este estimador permite identificar características geométricas del objeto, como ser concavidad, convexidad, puntos angulosos, etc, mediante el análisis de la evolución de dicho parámetro a lo largo de la curva. Así, se obtiene una representación simplificada de la forma que implica una cantidad reducida de puntos en el espacio longitud-curvatura, y es poco sensible al ruido. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa |
description |
Muchas técnicas de visión artificial se basan en reconocer objetos dentro de una imagen mediante la identificación de ciertos patrones en sus bordes. Las fronteras de los objetos en imágenes digitales son susceptibles al ruido generado en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se propone un método de aproximación de curvas digitales basado en el concepto de barras digitales, como generalización del concepto de rectas digitales. Se genera un polígono, y el ángulo en cada uno de sus vértices se considera un estimador de la curvatura. Este estimador permite identificar características geométricas del objeto, como ser concavidad, convexidad, puntos angulosos, etc, mediante el análisis de la evolución de dicho parámetro a lo largo de la curva. Así, se obtiene una representación simplificada de la forma que implica una cantidad reducida de puntos en el espacio longitud-curvatura, y es poco sensible al ruido. |
publishDate |
2013 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2013-09 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76855 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76855 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://42jaiio.sadio.org.ar/proceedings/simposios/Trabajos/AST/11.pdf info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1850-2806 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 116-127 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1846064110259666944 |
score |
13.22299 |