Efecto de la Transformada Motif en Desarrollo de Descriptores de Textura para la Extracción de Imágenes

En este artículo se analiza el efecto de la transformada Motif en el diseño y desarrollo de descriptores para la extracción de imágenes de textura basada en su contenido (CBIR). La transformada Motif asigna un número del rango limitado a una región local de 2x2 o 3x3 pixeles para resumir característ...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Calderón,Gustavo, Fierro,Atoany N, Nakano,Mariko, Pérez,Hector M
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2016
Materias:	CBIR imágenes de textura descriptores curva de Recall-Precision ANMRR dimensión de descriptor
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642016000300019
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spelling	oai:scielo:S0718-076420160003000192016-12-06Efecto de la Transformada Motif en Desarrollo de Descriptores de Textura para la Extracción de ImágenesCalderón,GustavoFierro,Atoany NNakano,MarikoPérez,Hector M CBIR imágenes de textura descriptores curva de Recall-Precision ANMRR dimensión de descriptor En este artículo se analiza el efecto de la transformada Motif en el diseño y desarrollo de descriptores para la extracción de imágenes de textura basada en su contenido (CBIR). La transformada Motif asigna un número del rango limitado a una región local de 2x2 o 3x3 pixeles para resumir características de textura y así reducir la dimensión de descriptor. Para llevar a cabo el análisis y evaluación de descriptores basados en la transformada de Motif, se evalúa el funcionamiento de cuatro descriptores que usan la transformada de Motif y se compara con el funcionamiento de descriptores comúnmente usados en la literatura. El funcionamiento de cada descriptor se evalúa a través de curva de recall-precisión y el promedio del rango de extracción modificado y normalizado (ANMRR) usando cuatro bases de datos de textura. Los resultados muestran que en general los descriptores basados en la transformada Motif proporcionan un valor de ANMRR aceptables con una dimensión reducida del descriptor, el cual es un requerimiento indispensable en cualquier sistema CBIR.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.27 n.3 20162016-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642016000300019es10.4067/S0718-07642016000300019
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description	En este artículo se analiza el efecto de la transformada Motif en el diseño y desarrollo de descriptores para la extracción de imágenes de textura basada en su contenido (CBIR). La transformada Motif asigna un número del rango limitado a una región local de 2x2 o 3x3 pixeles para resumir características de textura y así reducir la dimensión de descriptor. Para llevar a cabo el análisis y evaluación de descriptores basados en la transformada de Motif, se evalúa el funcionamiento de cuatro descriptores que usan la transformada de Motif y se compara con el funcionamiento de descriptores comúnmente usados en la literatura. El funcionamiento de cada descriptor se evalúa a través de curva de recall-precisión y el promedio del rango de extracción modificado y normalizado (ANMRR) usando cuatro bases de datos de textura. Los resultados muestran que en general los descriptores basados en la transformada Motif proporcionan un valor de ANMRR aceptables con una dimensión reducida del descriptor, el cual es un requerimiento indispensable en cualquier sistema CBIR.
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