Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/444| Clasificación de objetos en imágenes naturales utilizando el paradigma de la programación cerebral con un enfoque multiobjetivo Object classi?cation in natural images using the brain programming paradigm with a multi-objective approach. | |
| José Carlos Mercado Chan | |
| Jose Luis Briseño Cervantes GUSTAVO OLAGUE CABALLERO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Modelo computacional | |
| Por varias décadas, el reconocimiento de objetos ha sido uno de los principales problemas estudiados por la comunidad cientí?ca de visión por computadora, con el propósito de poder dotar a los sistemas arti?ciales y agentes cognitivos con la capacidad de llevar a cabo este proceso y permitirles una mejor interacción con el medio que los rodea. Sin embargo, hoy en día, sigue siendo un problema abierto.El reconocimiento de objetos puede verse como la combinación de dos procesos relacionados aunque a la vez diferentes: la clasi?cación y la identi?cación. En este trabajo de tesis se trata el problema de la clasi?cación, el cual se puede de?nir como el reconocimiento que se basa en la descripción general de un objeto como perteneciente a una clase natural de objetos similares. En las últimas décadas algunas investigaciones se han centrado en estudiar al sistema visual humano como un modelo que ofrece los pasos claves para resolver dicho problema, el cual exhibe resultados prometedores comparados con los reportados en el estado del arte, alcanzando algunas veces resultados superiores.Este trabajo de tesis se encarga de estudiar el problema de la clasi?cación de objetos en imágenes naturales tomando como base el método de la corteza visual arti?cial, de?nido en trabajos anteriores, donde se propone como un modelo computacional que realiza una analogía con el funcionamiento de la corteza visual humana. A la vez, se hace uso de la programación cerebral que consiste en un paradigma evolutivo basado en la programación genética. Se realiza un análisis del desempeño de estas propuestas trabajando con imágenes naturales y se proponen algunas mejoras para la corteza visual arti?cial, así como también el uso de la programación cerebral con un enfoque multiobjetivo con el ?n de involucrar a la atención visual mediante el proceso de la detección de objetos.Los resultados obtenidos en este trabajo de tesis logran superar la mayoría de los resultados reportados en el estado del arte para el problema que hemos abordado, aumentando así las aplicaciones y la robustez del método de la corteza visual arti?cial y el paradigma de la programación cerebral During several decades object recognition has been one of the main problems studied by the computer vision community, with the purpose of providing arti?cial systems and cognitive agents with the capability of carrying out this process in order to achieve better interactions with the environment around them. However, it still remains an open problem.Object recognition can be seen as the combination of two related but different proces- ses: classi?cation and identi?cation. On this thesis we focus on the classi?cation problem, which can be de?ned as the recognition based on the general description of an object as an element to a natural set of similar objects. In recent decades, some research has focus on the human visual system as a model of study that may provide the key to sol- ve the problem, which has shown promising results compared with those reported in the state-of-the-art, and sometimes outperforming them.This thesis studies the problem of objects classi?cation in natural images based on the arti?cial visual cortex model de?ned in previous work, which is proposed as a compu- tational model analogous to the functionality of the human visual cortex. At the same time, applying the paradigm known as brain programming which is an evolutionary model based on genetic programming. The performance analysis of these proposed systems is perfor- med working over natural images. Some improvements for the arti?cial visual cortex are proposed, as well as the use of the brain programming paradigm with a multi-objective approach in order to integrate the visual attention process for object detection.The results obtained in this thesis surpass most of the results reported in the state-of- the-art for the problem addressed in this work. Therefore, increasing the robustness of the arti?cial visual cortex method and brain the programming paradigm, hence increasing the possible applications for both these models | |
| CICESE | |
| 2014 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Mercado Chan,J.C.2014.Clasificación de objetos en imágenes naturales utilizando el paradigma de la programación cerebral con un enfoque multiobjetivo.Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.xxv, 213 pp. | |
| CIENCIA DE LOS ORDENADORES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
Cargar archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 236821.pdf | Versión completa de la tesis | 32.16 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |