dor_id: 25913

506.#.#.a: Público

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561.#.#.u: https://www.ingenieria.unam.mx/

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index

351.#.#.b: Ingeniería, Investigación y Tecnología

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: http://www.revistas.unam.mx/front/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/13465/12805

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502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

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653.#.#.a: 2-d geometricmoments; 3-d geometricmoments; mathematical morphology; metricspaces; momentos tridimensionales; cálculo de momentos geométricos; rasgos invariantes; reconocimiento de objetos

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2009-10-05, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico marciaglez@dirfing.unam.mx

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001.#.#.#: oai:ojs.phoenicis.tic.unam.mx:article/13465

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Three-dimensional cartesian geometric moments are important features for 3-d dobjectrecognition and shape description. computing these feature in the 3-d case by astraight for ward method requires a large number of operations. several authors have proposed fast methods to compute the 3-d moments. most of them require computations of order n3, assuming that the object is rep resented by a n*n*n voxel image. recently, yanget al (1996) presented a method reauiring computation of o (n2) buusing a discrete divergence the o rem that al lows to compute the sum of a function over an-dimensionaldiscrete region by a summation over the discret surface en closing the object. in this paper, we present a balls (cubes) underd. This decomposition forms a partition. triple summations used in the computation of the moments are replaced by the sum of the moments of each cube of the partition. The moments of each cube can be computed in terms of a set of very simple expressions using the center of the cube and its radio. we show that once the parti tion is obtained, moment computation using the proposed approach is much faster than ear lier meth ods; its complexity is in fact of o (n). we also show several experiments where the derived moments can be used to compute invariants useful in the recognition of thrre-dimensional objects. Los momentos geométricos tridimensionales son rasgos importantes para el reconocimiento de objetos 3d y la descripción de forma . El cálculo de estos rasgos 3-d mediante el método tradicional requiere de un gran número de operaciones. Varios autores han propuesto métodos para su cálculo. La mayoría requieren cómputos de orden n3, suponiendo que el objeto es representado como una imagen voxelizada de n*n*n elementos. recientemente, yang et al. (1996), presenta un método que quiere el cálculo de o (n2) al usar el teorema discreto de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una región discreta de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una función discreta encerrando al objeto. En este artículo presentamos un nuevo método para el cálculo de momentos 3-d. Para esto primeramente descomponemos una región en un conjunto de cubos. esta descomposición forma una partición. Las sumatorias triples usadas en el cálculo de los momentos son reemplazados por la suma de momentos de cada cubo de la partición. Los momentos de cada cubo pueden ser calculados en términos de un conjunto muy sencillo de expresiones usando el centro del cubo y su radio. mostramos que una vez que la partición ha sido obtenida, el cálculo de los momentos al usar la propuesta es mucho más rápida que la proporcionada por métodos anteriores; la complejidad de la propuesta e de o (n). también mostramos varios ejemplos donde los momentos derivados pueden res usados en el cálculo de invariantes para el reconocimiento de objetos tridimensionales. three-dimensional cartesian geometric moments are important features for 3-d dobjectrecognition and shape description. computing these feature in the 3-d case by astraight for ward method requires a large number of operations. several authors have proposed fast methods to compute the 3-d moments. most of them require computations of order n3, assuming that the object is rep resented by a n*n*n voxel image. recently, yanget al (1996) presented a method reauiring computation of o (n2) buusing a discrete divergence the o rem that al lows to compute the sum of a function over an-dimensionaldiscrete region by a summation over the discret surface en closing the object. in this paper, we present a balls (cubes) underd. This decomposition forms a partition. triple summations used in the computation of the moments are replaced by the sum of the moments of each cube of the partition. The moments of each cube can be computed in terms of a set of very simple expressions using the center of the cube and its radio. we show that once the parti tion is obtained, moment computation using the proposed approach is much faster than ear lier meth ods; its complexity is in fact of o (n). we also show several experiments where the derived moments can be used to compute invariants useful in the recognition of thrre-dimensional objects. Los momentos geométricos tridimensionales son rasgos importantes para el reconocimiento de objetos 3d y la descripción de forma . El cálculo de estos rasgos 3-d mediante el método tradicional requiere de un gran número de operaciones. Varios autores han propuesto métodos para su cálculo. La mayoría requieren cómputos de orden n3, suponiendo que el objeto es representado como una imagen voxelizada de n*n*n elementos. recientemente, yang et al. (1996), presenta un método que quiere el cálculo de o (n2) al usar el teorema discreto de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una región discreta de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una función discreta encerrando al objeto. En este artículo presentamos un nuevo método para el cálculo de momentos 3-d. Para esto primeramente descomponemos una región en un conjunto de cubos. esta descomposición forma una partición. Las sumatorias triples usadas en el cálculo de los momentos son reemplazados por la suma de momentos de cada cubo de la partición. Los momentos de cada cubo pueden ser calculados en términos de un conjunto muy sencillo de expresiones usando el centro del cubo y su radio. mostramos que una vez que la partición ha sido obtenida, el cálculo de los momentos al usar la propuesta es mucho más rápida que la proporcionada por métodos anteriores; la complejidad de la propuesta e de o (n). también mostramos varios ejemplos donde los momentos derivados pueden res usados en el cálculo de invariantes para el reconocimiento de objetos tridimensionales.

773.1.#.t: Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 8, No 002 (2007)

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Artículo

3-D Cartesian Geometric Moment Computation using Morphological Operations and Its Application to Object Classification

Aguilar Ibáñez, Carlos; Sossa , Humberto; Benítez Muñoz, H.

Facultad de Ingeniería, UNAM, publicado en Ingeniería, Investigación y Tecnología, y cosechado de Revistas UNAM

Licencia de uso

Procedencia del contenido

Cita

Aguilar Ibáñez, Carlos, et al. (2007). 3-D Cartesian Geometric Moment Computation using Morphological Operations and Its Application to Object Classification. Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 8, No 002, 2007. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/25913

Descripción del recurso

Autor(es)
Aguilar Ibáñez, Carlos; Sossa , Humberto; Benítez Muñoz, H.
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ingenierías
Título
3-D Cartesian Geometric Moment Computation using Morphological Operations and Its Application to Object Classification
Fecha
2009-10-05
Resumen
Three-dimensional cartesian geometric moments are important features for 3-d dobjectrecognition and shape description. computing these feature in the 3-d case by astraight for ward method requires a large number of operations. several authors have proposed fast methods to compute the 3-d moments. most of them require computations of order n3, assuming that the object is rep resented by a n*n*n voxel image. recently, yanget al (1996) presented a method reauiring computation of o (n2) buusing a discrete divergence the o rem that al lows to compute the sum of a function over an-dimensionaldiscrete region by a summation over the discret surface en closing the object. in this paper, we present a balls (cubes) underd. This decomposition forms a partition. triple summations used in the computation of the moments are replaced by the sum of the moments of each cube of the partition. The moments of each cube can be computed in terms of a set of very simple expressions using the center of the cube and its radio. we show that once the parti tion is obtained, moment computation using the proposed approach is much faster than ear lier meth ods; its complexity is in fact of o (n). we also show several experiments where the derived moments can be used to compute invariants useful in the recognition of thrre-dimensional objects. Los momentos geométricos tridimensionales son rasgos importantes para el reconocimiento de objetos 3d y la descripción de forma . El cálculo de estos rasgos 3-d mediante el método tradicional requiere de un gran número de operaciones. Varios autores han propuesto métodos para su cálculo. La mayoría requieren cómputos de orden n3, suponiendo que el objeto es representado como una imagen voxelizada de n*n*n elementos. recientemente, yang et al. (1996), presenta un método que quiere el cálculo de o (n2) al usar el teorema discreto de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una región discreta de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una función discreta encerrando al objeto. En este artículo presentamos un nuevo método para el cálculo de momentos 3-d. Para esto primeramente descomponemos una región en un conjunto de cubos. esta descomposición forma una partición. Las sumatorias triples usadas en el cálculo de los momentos son reemplazados por la suma de momentos de cada cubo de la partición. Los momentos de cada cubo pueden ser calculados en términos de un conjunto muy sencillo de expresiones usando el centro del cubo y su radio. mostramos que una vez que la partición ha sido obtenida, el cálculo de los momentos al usar la propuesta es mucho más rápida que la proporcionada por métodos anteriores; la complejidad de la propuesta e de o (n). también mostramos varios ejemplos donde los momentos derivados pueden res usados en el cálculo de invariantes para el reconocimiento de objetos tridimensionales. three-dimensional cartesian geometric moments are important features for 3-d dobjectrecognition and shape description. computing these feature in the 3-d case by astraight for ward method requires a large number of operations. several authors have proposed fast methods to compute the 3-d moments. most of them require computations of order n3, assuming that the object is rep resented by a n*n*n voxel image. recently, yanget al (1996) presented a method reauiring computation of o (n2) buusing a discrete divergence the o rem that al lows to compute the sum of a function over an-dimensionaldiscrete region by a summation over the discret surface en closing the object. in this paper, we present a balls (cubes) underd. This decomposition forms a partition. triple summations used in the computation of the moments are replaced by the sum of the moments of each cube of the partition. The moments of each cube can be computed in terms of a set of very simple expressions using the center of the cube and its radio. we show that once the parti tion is obtained, moment computation using the proposed approach is much faster than ear lier meth ods; its complexity is in fact of o (n). we also show several experiments where the derived moments can be used to compute invariants useful in the recognition of thrre-dimensional objects. Los momentos geométricos tridimensionales son rasgos importantes para el reconocimiento de objetos 3d y la descripción de forma . El cálculo de estos rasgos 3-d mediante el método tradicional requiere de un gran número de operaciones. Varios autores han propuesto métodos para su cálculo. La mayoría requieren cómputos de orden n3, suponiendo que el objeto es representado como una imagen voxelizada de n*n*n elementos. recientemente, yang et al. (1996), presenta un método que quiere el cálculo de o (n2) al usar el teorema discreto de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una región discreta de la divergencia que permite calcular la suma de una función para una función discreta encerrando al objeto. En este artículo presentamos un nuevo método para el cálculo de momentos 3-d. Para esto primeramente descomponemos una región en un conjunto de cubos. esta descomposición forma una partición. Las sumatorias triples usadas en el cálculo de los momentos son reemplazados por la suma de momentos de cada cubo de la partición. Los momentos de cada cubo pueden ser calculados en términos de un conjunto muy sencillo de expresiones usando el centro del cubo y su radio. mostramos que una vez que la partición ha sido obtenida, el cálculo de los momentos al usar la propuesta es mucho más rápida que la proporcionada por métodos anteriores; la complejidad de la propuesta e de o (n). también mostramos varios ejemplos donde los momentos derivados pueden res usados en el cálculo de invariantes para el reconocimiento de objetos tridimensionales.
Tema
2-d geometricmoments; 3-d geometricmoments; mathematical morphology; metricspaces; momentos tridimensionales; cálculo de momentos geométricos; rasgos invariantes; reconocimiento de objetos
Idioma
spa
ISSN
ISSN impreso: 1405-7743

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