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Sistema de detección de esquinas en imágenes digitales en tonos de gris, basado en redes neuronales artificiales

Mesa Yepes, Hugo de Jesús and Branch Bedoya, Jhon Willian and López Amaya, César (2008) Sistema de detección de esquinas en imágenes digitales en tonos de gris, basado en redes neuronales artificiales. Avances en Sistemas e Informática; Vol. 5, núm. 3 (2008) Avances en Sistemas e Informática; Vol. 5, núm. 3 (2008) 1909-0056 1657-7663, 5 (3). pp. 195-200. ISSN 1 6 5 7-7 6 6 3

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/arti...

Resumen

La detección de esquinas, es un proceso fundamental en muchas aplicaciones de visión artificial, tales como el reconocimiento de patrones, la identificación de objetos, tareas de planificación, calibración de cámaras, sistemas de navegación automática, entre otras. Las técnicas usadas actualmente para la detección de esquinas, presentan algún tipo de limitación, de las cuales las principales son: susceptibilidad al ruido, detección de esquinas falsas, imposibilidad para encontrar algunos puntos de esquina, alto costo computacional en consumo de tiempo y recursos de máquina, no se identifica el tipo de esquina. En el presente artículo, se presenta un nuevo modelo de detección de esquinas basado en propiedades geométricas, mediante la aplicación de una red neuronal, el cual identifica la esquina y el tipo de la misma. Los datos obtenidos, pueden ser aplicados en la reconstrucción tridimensional de objetos.

Tipo de documento:Artículo - Article
Información adicional:Derechos de autor reservados
Palabras clave:Visión artificial, Puntos de interés, Esquina, Reconstrucción 3D, Red neuronal artificial.
Temática:0 Generalidades / Computer science, information & general works > 03 Obras enciclopédicas generales / Encyclopedias & books of facts
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Avances en Sistemas e Informática
Código ID:15499
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :24 Junio 2014 20:01
Ultima modificación:06 Junio 2018 10:36
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