Artículo

Recuperación de Imágenes sobre la Base de la Transformada Ondeleta y su Clasificación Mediante Redes Neuronales

Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN, publicado en Computación y Sistemas, y cosechado de Revistas UNAM

Procedencia del contenido

Entidad o dependencia
Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN
Revista
Repositorio
Contacto
Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Recuperación de Imágenes sobre la Base de la Transformada Ondeleta y su Clasificación Mediante Redes Neuronales. Computación y Sistemas; Vol 11, No 002, 2007. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/29426

Descripción del recurso

Colaborador(es)
Pogrebnyak, Olesksiy ; Felipe Riverón, E.M. ; González García, A. C. ; Sossa Anzuela, J. H.
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Recuperación de Imágenes sobre la Base de la Transformada Ondeleta y su Clasificación Mediante Redes Neuronales
Resumen
SE CONSIDERA EL PROBLEMA DE LA RECUPERACIÓN DE IMÁGENES DESDE UNA BASE DE DATOS DE IMÁGENES. EN PARTICULAR, SE RECUPERAN LAS IMÁGENES QUE PERTENECEN A UNA DE LAS SIGUIENTES SEIS CATEGORÍAS: 1) AVIONES COMERCIALES EN LA TIERRA, 2) AVIONES COMERCIALES EN EL AIRE, 3) AVIONES DE GUERRA EN LA TIERRA, 4) AVIONES DE GUERRA EN EL AIRE, 5) AVIONETAS EN LA TIERRA, Y 6) AVIONETAS EN EL AIRE. PRIMERAMENTE SE CALCULA UNA DESCRIPCIÓN CON BASE EN LA TRANSFORMADA ONDELETA DE CADA IMAGEN MEDIANTE LA ONDELETA DAUBECHIES-4. LOS COEFICIENTES RESULTANTES SE USAN PARA ENTRENAR UNA RED NEURONAL. DURANTE LA CLASIFICACIÓN, SE PRUEBA EL SISTEMA CON IMÁGENES YA TRATADAS POR LA YA ENTRENADA RED NEURONAL. SE PROPUSIERON Y PROBARON TRES MÉTODOS DIFERENTES PARA OBTENER LOS COEFICIENTES DE LA ONDELETA DAUBECHIES-4: DESDE LOS CANALES DE COLOR RGB DE LA IMAGEN COMPLETA, DESDE EL HISTOGRAMA DE LA MAYOR VENTANA CIRCULAR INSCRITA EN LOS CANALES DE COLOR RGB DE LA IMAGEN, Y DESDE LOS HISTOGRAMAS DE SUB-IMÁGENES CUADRADAS INSERTADAS EN LOS CANALES DE COLOR RGB DE LA IMAGEN. SE USARON 120 IMÁGENES PARA EL ENTRENAMIENTO DE LA RED NEURONAL Y 240 PARA PROBAR EL SISTEMA. LA MEJOR EFICIENCIA DE 88% SE OBTUVO CON EL TERCER MÉTODO.
Tema
Recuperación De Imágenes; Transformada Ondeleta; Clasificación Neuronal
Idioma
spa
ISSN
1405-5546

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