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Clasificación de texturas naturales mediante técnicas de visión por computador

Santos Sierra, Daniel de (2009) Clasificación de texturas naturales mediante técnicas de visión por computador. [Coursework] (Unpublished)

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Abstract

Esta memoria explica la creación, desarrollo y utilización de la aplicación de nuestro proyecto de fin de carrera, correspondiente a la asignatura de Sistemas Informáticos.
El proyecto consiste en la implementación de una aplicación para la clasificación de texturas naturales mediante técnicas de visión por computador. Esta aplicación está dividida en dos partes: interfaz gráfica y algoritmos de clasificación.
Interfaz gráfica: proporciona al usuario una forma fácil y sencilla para el completo uso de la aplicación. Con esta herramienta, el usuario podrá seleccionar los distintos algoritmos implementados e introducir los parámetros convenientes para la ejecución del algoritmo. Así mismo, podrá abrir cualquier imagen y guardar los resultados del entrenamiento en documentos XML. Una vez ejecutado un método, se creará toda la información pertinente y podrá ser visualizada por el usuario si así lo desea.
Algoritmos de clasificación: constituye el núcleo del proyecto. Se han implementado cinco algoritmos: Cuantización Vectorial, Balasko o Fuzzy clustering no supervisado, K-Medias, Lloyd y Bayes.
La aplicación ha sido construida en JAVA haciendo uso de librerías: JAI, JAMA y JDOM, para el manejo de imágenes, matrices y documentos XML, respectivamente.
[ABSTRACT]
This report explains the creation, development and utilization of this final thesis project, corresponding to Sistemas Informáticos course.
This current project involves the development of an application for natural texture classification by means of computer vision techniques. This application is divided into two parts: graphical interface and classification algorithms.
Graphical Interface: Provides the user with an easy an simple procedure to the whole use of the application. With this tool, the user may select the implemented algorithms and set up the parameters corresponding to each former algorithm. Likewise, any image can be opened and training results may be saved on an XML file. Once executed, a method will come up with that all relevant information and may be viewed by the user if required.
Classification algorithms: the core of de project. Five algoritms have been implemented: Vector Quantization, Balasko, K-means, Lloyd and Bayes.


Item Type:Coursework
Additional Information:

Trabajos de curso (Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, FDI)

Uncontrolled Keywords:Clasificación de texturas naturales, Segmentación, Cuantización vectorial, Fuzzy clustering no supervisado, K-medias, Lloyd, Bayes, Clasificador paramétrico bayesiano, Crisp, Fuzzy, Clustering, Natural Texture Classification, Segmentation, Vector quantization, Unsupervised Fuzzy clustering, K-means, Lloyd, Bayes, Parametric Bayesian classifier, Crisp, Fuzzy logic, Clustering.
Subjects:Sciences > Computer science > Expert systems (Computer science)
ID Code:9825
Deposited On:25 Jan 2010 17:58
Last Modified:06 Feb 2014 08:32

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