dor_id: 26046
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Cada artículo es evaluado mediante una revisión ciega única. Los revisores son externos nacionales e internacionales.
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex), Scientific Electronic Library Online (SciELO), Red de Revistas Científicas de América Latina y El Caribe, España y Portugal (RedALyC), Organización de Estados Iberoamericanos (CREDI), Actualidad Iberoamericana de Chile, Red Iberomericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB), Science Direct, Directory of Open Acces Journals, Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica), Bibliografía Latinoamericana (Biblat), Índice Internacional de Revistas Actualidad Iberoamericana (CIT)
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/27897/25818
100.1.#.a: Cuevas, E.; Oliva, D.; Osuna Enciso, V.; Wario, F.
524.#.#.a: Cuevas, E., et al. (2011). Detección de primitivas circulares usando un algoritmo inspirado en el electromagnetismo. Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 12, No 4, 2011. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/26046
245.1.0.a: Detección de primitivas circulares usando un algoritmo inspirado en el electromagnetismo
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Facultad de Ingeniería, UNAM
264.#.0.c: 2011
264.#.1.c: 2011-11-23
653.#.#.a: Detección de círculos; procesamiento de imágenes; algoritmo electromagnetism-like optimization; detección de círculos; procesamiento de imágenes; algoritmo electromagnetism-like optimization; detección de círculos; procesamiento de imágenes; algoritmo electromagnetism-like optimization
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 2011-11-23, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico marciaglez@dirfing.unam.mx
884.#.#.k: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/27897
001.#.#.#: oai:ojs.phoenicis.tic.unam.mx:article/27897
041.#.7.h: spa
520.3.#.a: La computación basada en principios físicos recientemente ha ganado respeto en la comunidad científica. esta área emergente, en poco tiempo ha logrado desarrollar un amplio rango de técnicas y métodos que han servido para resolver diversos problemas, considerados como complejos. por otra parte, la detección automática de círculos en imágenes se considera una tarea importante, es por esto que se han realizado un gran número de trabajos tratando de encontrar el detector de círculos óptimo. este artículo presenta un nuevo algoritmo para la detección de primitivas circulares contenidas en imágenes sin la consideración de la transformada de hough. El algoritmo propuesto está basado en un nuevo enfoque inspirado en principios físicos llamado: electromagnetism-like optimization (emo), el cual es un método heurístico que emplea algunos principios de la teoría del electromagnetismo para resolver problemas complejos de optimización. En el algoritmo emo las soluciones se construyen considerando la atracción y repulsión electromagnética entre las partículas cargadas; dicha carga representa la afinidad que tiene cada partícula con la solución. El algoritmo de detección de círculos emplea una codificación de tres puntos no colineales, dichos puntos representan los círculos candidatos sobre una imagen que sólo contiene sus bordes. empleando una función objetivo, el conjunto de círculos candidatos considerados como partículas cargadas, son operados por medio del algoritmo emo hasta que logren coincidir con los círculos existentes en la imagen real. Los resultados experimentales en diversas imágenes complejas validaron la eficiencia de la técnica propuesta en cuanto a su exactitud, velocidad y robustez. la computación basada en principios físicos recientemente ha ganado respeto en la comunidad científica. esta área emergente, en poco tiempo ha logrado desarrollar un amplio rango de técnicas y métodos que han servido para resolver diversos problemas, considerados como complejos. por otra parte, la detección automática de círculos en imágenes se considera una tarea importante, es por esto que se han realizado un gran número de trabajos tratando de encontrar el detector de círculos óptimo. este artículo presenta un nuevo algoritmo para la detección de primitivas circulares contenidas en imágenes sin la consideración de la transformada de hough. El algoritmo propuesto está basado en un nuevo enfoque inspirado en principios físicos llamado: electromagnetism-like optimization (emo), el cual es un método heurístico que emplea algunos principios de la teoría del electromagnetismo para resolver problemas complejos de optimización. En el algoritmo emo las soluciones se construyen considerando la atracción y repulsión electromagnética entre las partículas cargadas; dicha carga representa la afinidad que tiene cada partícula con la solución. El algoritmo de detección de círculos emplea una codificación de tres puntos no colineales, dichos puntos representan los círculos candidatos sobre una imagen que sólo contiene sus bordes. empleando una función objetivo, el conjunto de círculos candidatos considerados como partículas cargadas, son operados por medio del algoritmo emo hasta que logren coincidir con los círculos existentes en la imagen real. Los resultados experimentales en diversas imágenes complejas validaron la eficiencia de la técnica propuesta en cuanto a su exactitud, velocidad y robustez. la computación basada en principios físicos recientemente ha ganado respeto en la comunidad científica. esta área emergente, en poco tiempo ha logrado desarrollar un amplio rango de técnicas y métodos que han servido para resolver diversos problemas, considerados como complejos. por otra parte, la detección automática de círculos en imágenes se considera una tarea importante, es por esto que se han realizado un gran número de trabajos tratando de encontrar el detector de círculos óptimo. este artículo presenta un nuevo algoritmo para la detección de primitivas circulares contenidas en imágenes sin la consideración de la transformada de hough. El algoritmo propuesto está basado en un nuevo enfoque inspirado en principios físicos llamado: electromagnetism-like optimization (emo), el cual es un método heurístico que emplea algunos principios de la teoría del electromagnetismo para resolver problemas complejos de optimización. En el algoritmo emo las soluciones se construyen considerando la atracción y repulsión electromagnética entre las partículas cargadas; dicha carga representa la afinidad que tiene cada partícula con la solución. El algoritmo de detección de círculos emplea una codificación de tres puntos no colineales, dichos puntos representan los círculos candidatos sobre una imagen que sólo contiene sus bordes. empleando una función objetivo, el conjunto de círculos candidatos considerados como partículas cargadas, son operados por medio del algoritmo emo hasta que logren coincidir con los círculos existentes en la imagen real. Los resultados experimentales en diversas imágenes complejas validaron la eficiencia de la técnica propuesta en cuanto a su exactitud, velocidad y robustez.
773.1.#.t: Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 12, No 4 (2011)
773.1.#.o: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
046.#.#.j: 2021-08-03 00:00:00.000000
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310.#.#.a: Trimestral
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245.1.0.b: Detección de primitivas circulares usando un algoritmo inspirado en el electromagnetismo
last_modified: 2021-08-12 16:00:00
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