RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Fusión temprana de descriptores extraídos de mapas de prominencia multi-nivel  para clasificar imágenes
A1 Fidalgo Fernández, Eduardo
A1 Alegre Gutiérrez, Enrique
A1 Fernández Robles, Laura
A1 González Castro, Víctor
A2 Ingenieria de Sistemas y Automatica
K1 Ingenierías
K1 Ingeniería de sistemas
K1 Visión por computador
K1 Algoritmos
K1 Procesamiento de imágenes
K1 Codificación
K1 Clasificadores
AB En este artículo proponemos un método que permite mejorar la clasificación de imágenes en conjuntos de datos en los que la imagen contiene un único objeto. Para ello, consideramos los mapas de prominencia como si se trataran de mapas topográficos y filtramos las características del fondo de la imagen mejorando de esta forma la codificación que realiza sobre la imagen completa un modelo clásico basado en Bag of Visual Words (BoVW). En primer lugar, evaluamos seis conocidos algoritmos para la generación de mapas de prominencia y seleccionamos los métodos de GBVS y SIM al determinar que son los que retienen la mayor parte de la información del objeto. Utilizando la información de dichos mapas de prominencia eliminamos los descriptores SIFT extraídos de forma densa pertenecientes al fondo mediante el filtrado de características en base a imágenes binarias obtenidas a diversos niveles del mapa de prominencia. Realizamos el filtrado de descriptores obteniendo capas a diversos niveles del mapa de prominencia, y evaluamos la fusión temprana de los descriptores SIFT contenidos en dichas capas en cinco conjuntos de datos diferentes. Los resultados obtenidos en nuestra experimentación indican que el método propuesto mejora siempre al método de referencia cuando se combinan las dos primeras capas de GBVS o de SIM y el dataset contiene imágenes con un único objeto.
PB Comité Español de Automática (CEA)
YR 2019
FD 2019-07-15
LK http://hdl.handle.net/10612/11019
UL http://hdl.handle.net/10612/11019
NO Revista iberoamericana de automática e informática industrial (RIAI), 2019, vol. 16. n. 3
NO pp. 358-368
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 27-abr-2024