Aplicando redes BPN para determinar áreas no deseadas en quinotos: resultados gráficos

Autores
Collazo Silvestre, Jonatán E.; Sampallo, Guillermo M.; González Thomas, Arturo
Año de publicación
2009
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Segmentation
segmentación supervisada
segmentación imagen color
Neural nets
clasificación automática fruta
red BPN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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