%0 Generic
%A Vizcaíno Lamas, Javier
%A Toledo Gil, Álvaro
%A Marco Rubio, Héctor
%T Clasificación de texturas naturales mediante técnicas de visión por computador
%J Trabajos de curso (Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, FDI)
%D 2007
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/54203
%X El Proyecto que se presenta forma parte de un proyecto más amplio con dospartes bien definidas: 1) implementación de métodos de clasificación de texturasnaturales en imágenes digitales y 2) diseño de un interfaz gráfico de comunicaciónhombre-máquina (IHM). El primer aspecto ha sido abordado por un grupo detrabajo distinto a éste. El segundo es abordado por el grupo de trabajo quepresentamos esta memoria.Uno de los aspectos más relevantes a destacar estaba en el hecho de la necesidadde integración de ambos trabajos en un único proyecto a modo de imitación a lo querealmente supone un proyecto real en la industria.El IHM recoge los datos procedentes del usuario para proceder a la clasificación porlos tres métodos implementados (Fuzzy clustering, Lloyd, clasificador Bayesiano)por este motivo describimos los métodos con el fin de asimilar los parámetrosseguidos por cada método.Tras el proceso el IHM trasfiere los resultados al usuario.La planificación y los detalles del proceso de desarrollo se detallan más adelanteen el apartado de “Especificación “, en el que se ha prestado una especial atención ala parte gráfica.[ABSTRACT]This proyect’s part of a bigger one with two well defined parts: 1) Methods ofnatural textures used in digital images, 2) design of an interface graphic in theinterface man-machine communication.Item 1) has been approached by a work group different from this one.Item 2) is approached by the work group introducing this memory.One of the most relevant aspects was the necessity of integrating both works inone project as a means of an imitation to what a real one is supposed to be inindustry.The MMI ( Man Machine Interface ) selects data from the users in order toclassify the 3 methods to be carried out ( Fuzzy clustering, Lloyd, and Bayesianalgorithm ). That’s why we describe the different methods in order to assimilate theparameters followed by each method. After the process the MMI transfers theresults to the user. Planning details are described and shown in detail in“Specifications” where we have paid special attention to the Graphs.
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