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dc.date.accessioned 2014-10-10T18:02:38Z
dc.date.available 2014-10-10T18:02:38Z
dc.date.issued 2014-10-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/41252
dc.description.abstract La visión artificial por reconocimiento de formas permite identificar, contar, clasificar, etc. Dependiendo de su posición, orientación y tamaño, un objeto puede generar millones de imágenes diferentes, lo que dificulta su identificación. Por ello, los métodos de reconocimiento deben tener en cuenta estas transformaciones geométricas, focalizándose en los invariantes. Las características topológicas de un objeto pueden estudiarse por medio del análisis de los bordes. Convexidad, concavidad, curvatura, puntos extremos, agujeros, circularidad son algunas de los rasgos que pueden detectarse siguiendo los puntos frontera del objeto. Las formas se pueden identificar y clasificar definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que pretenden ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real. es
dc.format.extent 265-269 es
dc.language es es
dc.subject Shape es
dc.subject topología digital es
dc.subject Object recognition es
dc.subject reconocimiento de formas es
dc.subject visión artificial es
dc.title Herramientas de análisis de imágenes digitales para la visión artificial es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Kamlofsky, Jorge es
sedici.creator.person Bergamini, María Lorena es
sedici.description.note Eje: Computación Gráfica , Imágenes y Visualización es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas 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.date.exposure 2014-05
sedici.relation.event XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)