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dc.date.accessioned 2012-10-11T19:35:42Z
dc.date.available 2012-10-11T19:35:42Z
dc.date.issued 2007
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/22310
dc.description.abstract Se presenta el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes para el soporte de detección de celo vacuno. El método de detección se basa en el análisis del deterioro de pintadas lumbares, mediante la segmentación de fotografías color tomadas a la salida de un tambo. Inicialmente, las regiones de interés son aisladas del resto de la imagen en función de valores de umbral definidos en los espacios de color YUV e YIQ, generando un conjunto de componentes conectadas. Luego, se calcula un conjunto de características para posibilitar una evaluación cuantitativa de los objetos segmentados. Finalmente, la imagen es clasificada mediante una regla de decisión basada en el análisis de las diferencias entre las medidas obtenidas a partir de la imagen y las provenientes de un conjunto de imágenes manualmente segmentadas, de acuerdo a la evaluación de expertos. Este enfoque constituye una valiosa alternativa para la mejora del control de celo, ya que la ardua tarea de observación visual de los animales en el tambo puede ser reemplazada por el análisis automático de imágenes capturadas en ambientes controlados. Los resultados experimentales a partir de las segmentaciones obtenidas con este método resultan altamente satisfactorios, permitiendo una clasificación precisa de las imágenes con un bajo costo computacional. es
dc.description.abstract This paper presents the development of an algorithm of image processing which was applied to a decision support tool for estrus detection in cattle. The detection method is based on the analysis of rubbed off lumbar paintings, by means of the segmentation of color pictures taken to cows in a cattle ranch. Firstly, the regions of interest are isolated from the rest of the image based on threshold functions defined in the YUV and YIQ color spaces, producing a set of connected components. Then, a set of features is computed to enable a quantitative evaluation of the segmented objects. Finally, the image is classified by means of a decision rule based on the analysis of the differences between the computed measures and a set of ideally segmented images, according to experts’ assessment. This approach constitutes a valuable alternative to improve this process, as it may replace the visual observation by the automatic analysis of pictures taken to cows in controlled environments. Experimental results show that the segmentations obtained with this method are highly satisfactory and they allow a precise classification of the images with low computational complexity. en
dc.format.extent p. 668-676 es
dc.language es es
dc.title Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Clausse, Alejandro es
sedici.creator.person Fresno, Mariana del es
sedici.description.note V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y Visualización es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.subject.keyword signal processing en
sedici.subject.keyword image segmentation en
sedici.subject.keyword procesamiento de señales es
sedici.subject.keyword segmentación de imágenes es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.relation.event XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.subject.acmcss98 Image display es
sedici.subject.acmcss98 Algorithms es
sedici.subject.acmcss98 Image processing software es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)