DISEÑO Y EVALUACIÓN DE UN CLASIFICADOR DE TEXTURAS BASADO EN LS-SVM
Cargando...
Fecha
Fecha
Director
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Compartir
Citar documento
Cárdenas Quintero, Beitmantt; Vera Parra, Nelson Enrique; Rozo García, Pablo Emilio (s. f.). DISEÑO Y EVALUACIÓN DE UN CLASIFICADOR DE TEXTURAS BASADO EN LS-SVM. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. https://hdl.handle.net/11349/20042
Gestores bibliográficos
Altmetric
El indicador aparece cuando Altmetric registra menciones para este documento.
Resumen
Descripción
Evaluar el desempeño y el costo computacional de diferentes arquitecturas y metodologías Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) ante la segmentación de imágenes por textura y a partir de dichos resultados postular un modelo de un clasificador de texturas LS-SVM. Metodología: Ante un problema de clasificación binaria representado por la segmentación de 32 imágenes, organizadas en 4 grupos y formadas por pares de texturas típicas (granito/corteza, ladrillo/tapicería, madera/mármol, tejido/pelaje), se mide y compara el desempeño y el costo computacional de dos tipos de núcleo (Radial / Polinomial), dos funciones de optimización (mínimo local / búsqueda exhaustiva) y dos funciones de costo (validación cruzada aleatoria / Validación cruzada dejando al menos uno) en una LS-SVM que toma como entrada los pixeles que conforman la vecindad cruz del pixel a evaluar (no se hace extracción de características). Resultados: LS-SVM como clasificador de texturas, presenta mejor desempeño y exige menor costo computacional cuando utiliza un kernel de base radial y una función de optimización basada en un algoritmo de búsqueda de mínimos locales acompañado de una función de costo que use validación cruzada aleatoria.