Caracterización de textura en imágenes digitales de hojas de plantas mediante dimensión fractal multiescala

dc.contributor.advisorBeltrán Castañón, César Armando
dc.contributor.advisorMartinez Bruno, Odemir
dc.contributor.authorKhlebnikov Núñez, Sofíaes_ES
dc.date.accessioned2018-04-11T22:48:41Zes_ES
dc.date.available2018-04-11T22:48:41Zes_ES
dc.date.created2018es_ES
dc.date.issued2018-04-11es_ES
dc.description.abstractActualmente aún existen áreas de la Amazonía donde se puede encontrar especies de plantas que necesitan ser identificadas y estudiadas para poder conocer sus propiedades médicas, nutricionales, industriales, etc. En muchos casos, los especialistas realizan un análisis manual, confiando en sus habilidades sensoriales y experiencia, pero eso demanda tiempo y dinero. Por eso, es importante tener una herramienta efectiva que permita hacer un rápido y eficiente reconocimiento de las plantas. Con este trabajo queremos dar un aporte al área de la investigación de reconocimiento y clasificación de plantas, presentando los resultados de la caracterización de plantas a través de la textura de la hoja. El objetivo es evaluar el método Bouligand-Minkowski basado en dimensión fractal multiescala, usando imágenes digitales para la caracterización de la textura de hojas de la Amazonía del Perú´, con el fin de ayudar a mejorar su identificación y catalogación. Para lograr el objetivo de la investigación se trabajó con dos bases de datos: ImageCLEF 2012, con 101 especies de plantas y PERALD de 27 especies. La primera es la base de datos de validación y la segunda es objeto de la investigación. El paso inicial de este trabajo fue la aplicación de un pre- procesamiento de las imágenes de las plantas. Luego, las imágenes fueron divididas en cuadrados de 128 x 128 pixeles, seleccionando los 5 mejores por cada imagen. Este paso era necesario para facilitar la caracterización de la textura. Después se aplicó el método Bouligand-Minkowski a cada muestra para obtener los descriptores de la textura de la planta. Estos descriptores fueron la entrada al clasificador Multilayer Perceptron generando así un modelo de clasificación de plantas de base de datos PERALD.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/11892
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectProcesamiento de imágenes digitales--Botánicaes_ES
dc.subjectRedes neuronales (Computación)es_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES
dc.titleCaracterización de textura en imágenes digitales de hojas de plantas mediante dimensión fractal multiescalaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni29561260
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0173-4140es_ES
renati.discipline611087es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.nameMaestro en Informática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES

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