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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

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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

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884.#.#.k: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/27897

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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. 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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)

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No entro en nada

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Artículo

Detección de primitivas circulares usando un algoritmo inspirado en el electromagnetismo

Cuevas, E.; Oliva, D.; Osuna Enciso, V.; Wario, F.

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

Licencia de uso

Procedencia del contenido

Cita

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

Descripción del recurso

Autor(es)
Cuevas, E.; Oliva, D.; Osuna Enciso, V.; Wario, F.
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ingenierías
Título
Detección de primitivas circulares usando un algoritmo inspirado en el electromagnetismo
Fecha
2011-11-23
Resumen
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.
Tema
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
Idioma
spa
ISSN
ISSN impreso: 1405-7743

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