Estrategias de clasificación de texturas en imágenes forestales hemisféricas

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dc.contributor.advisorPajares Martinsanz, Gonzalo
dc.contributor.advisorHerrera Caro, Pedro Javier
dc.contributor.authorIglesias Marcos, Pablo
dc.date.accessioned2023-06-20T06:10:23Z
dc.date.available2023-06-20T06:10:23Z
dc.date.issued2010
dc.descriptionMáster en Sistemas Inteligentes, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, curso 2009-2010
dc.description.abstractEl trabajo de investigación desarrollado tiene su origen en el interés suscitado por el Centro de Investigación Forestal (CIFOR) del Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA) para automatizar los procesos de medición para inventarios forestales, mediante un dispositivo estereoscópico de captura de imágenes equipado con una lente de “ojo de pez”. Entre otras tareas, los inventarios forestales tienen como finalidad la obtención del volumen de madera mediante medidas en los troncos de los árboles. Como paso previo al proceso de visión estereoscópica, una tarea importante consiste en identificar las texturas de los troncos presentes en las imágenes, en este caso hemisféricas. El núcleo central del trabajo de investigación que se presenta ha consistido en abordar la problemática de la clasificación de texturas naturales en estas imágenes hemisféricas de exterior desde la perspectiva de la combinación de clasificadores clásicos, que por otra parte constituye una de las principales líneas de investigación abiertas actualmente en el área, tal y como se pone de manifiesto en la literatura especializada. Se plantea la necesidad de automatizar el proceso de clasificación consiguiendo una estrategia no supervisada a partir de clasificadores de naturaleza supervisada combinados. El objetivo es mejorar los resultados de los clasificadores simples mediante la combinación. [ABSTRACT] This work stems from the interest generated by the Forest Research Centre (CIFOR) part of the National Institute for Agriculture and Food Research and Technology (INIA) to automate the process of extracting information through a measurement mechanism forforest inventories. This mechanism is a stereoscopic image-based system equipped with fish-eye lenses. One inventory task is the computation of wood volume through measurements from the tree trunks. As a previous step to the stereovision process, an important task consists in the texture identification belonging to the trunks in the hemispheric images. This research work focuses on the classification of textures in this kind of outdoor images oriented toward the trunk identification. This is carried out by combining classifiers, which is a current open research line in classification problems, as reported in the specialized literature. The main goal is the automation of the classification process with the aim of achieving an unsupervised strategy from supervised classifiers under combination. The aim is to improve the classification results obtained by the simple classifiers through the combined approach.
dc.description.departmentDepto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedFALSE
dc.description.statusunpub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/11663
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/46276
dc.language.isospa
dc.page.total121
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 España
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
dc.subject.cdu004.923(043.3)
dc.subject.cdu004.932(043.3)
dc.subject.keywordTexturas en imágenes
dc.subject.keywordClasificación de imágenes forestales
dc.subject.keywordClasificador híbrido
dc.subject.keywordAgrupamiento borroso
dc.subject.keywordClasificador de Bayes
dc.subject.keywordMapas auto-organizativos
dc.subject.keywordVentana de Parzen
dc.subject.keywordAlgoritmo de Lloyd
dc.subject.keywordTeoría de la decisión multicriterio fuzzy
dc.subject.keywordImage textures
dc.subject.keywordForest image classification
dc.subject.keywordHybrid classifier
dc.subject.keywordFuzzy Clustering
dc.subject.keywordBayes Classifier
dc.subject.keywordSelf-organizing maps
dc.subject.keywordParzen’s Windows
dc.subject.keywordLloyd algorihtm
dc.subject.keywordMulticriteria Decision Making Fuzzy.
dc.subject.ucmSistemas expertos
dc.titleEstrategias de clasificación de texturas en imágenes forestales hemisféricas
dc.typemaster thesis
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