Publication: Estrategias de clasificación de texturas en imágenes forestales hemisféricas
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2010
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Abstract
El trabajo de investigación desarrollado tiene su origen en el interés suscitado por el Centro de Investigación Forestal (CIFOR) del Instituto Nacional de Investigación y
Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA) para automatizar los procesos de medición para inventarios forestales, mediante un dispositivo estereoscópico de captura de imágenes equipado con una lente de “ojo de pez”.
Entre otras tareas, los inventarios forestales tienen como finalidad la obtención del volumen de madera mediante medidas en los troncos de los árboles. Como paso previo al
proceso de visión estereoscópica, una tarea importante consiste en identificar las texturas de los troncos presentes en las imágenes, en este caso hemisféricas.
El núcleo central del trabajo de investigación que se presenta ha consistido en abordar la problemática de la clasificación de texturas naturales en estas imágenes hemisféricas de exterior desde la perspectiva de la combinación de clasificadores clásicos, que por otra
parte constituye una de las principales líneas de investigación abiertas actualmente en el área, tal y como se pone de manifiesto en la literatura especializada.
Se plantea la necesidad de automatizar el proceso de clasificación consiguiendo una estrategia no supervisada a partir de clasificadores de naturaleza supervisada combinados. El objetivo es mejorar los resultados de los clasificadores simples mediante la combinación.
[ABSTRACT]
This work stems from the interest generated by the Forest Research Centre (CIFOR) part of the National Institute for Agriculture and Food Research and Technology (INIA) to
automate the process of extracting information through a measurement mechanism forforest inventories. This mechanism is a stereoscopic image-based system equipped with fish-eye lenses. One inventory task is the computation of wood volume through measurements from the tree trunks. As a previous step to the stereovision process, an important task consists in the texture identification belonging to the trunks in the hemispheric images. This research work focuses on the classification of textures in this kind of outdoor images oriented toward the trunk identification. This is carried out by combining classifiers, which is a current open research line in classification problems, as reported in the specialized literature. The main goal is the automation of the classification process with the aim of achieving an unsupervised strategy from supervised classifiers under combination. The aim is to improve the classification results obtained by the simple classifiers through the combined approach.
Description
Máster en Sistemas Inteligentes, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, curso 2009-2010