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

Actualmente 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, confia...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Khlebnikov Núñez, Sofía
Other Authors: Beltrán Castañón, César Armando
Format: Dissertation
Language:Spanish
Published: Pontificia Universidad Católica del Perú 2018
Subjects:
Online Access:http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/11892
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spelling ndltd-PUCP-oai-tesis.pucp.edu.pe-123456789-118922018-08-24T17:19:37Z Caracterización de textura en imágenes digitales de hojas de plantas mediante dimensión fractal multiescala Khlebnikov Núñez, Sofía Beltrán Castañón, César Armando Martinez Bruno, Odemir Procesamiento de imágenes digitales--Botánica Redes neuronales (Computación) Actualmente 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. Tesis 2018-04-11T22:48:41Z 2018-04-11T22:48:41Z 2018 2018-04-11 info:eu-repo/semantics/masterThesis http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/11892 spa info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ application/pdf Pontificia Universidad Católica del Perú Pontificia Universidad Católica del Perú Repositorio de Tesis - PUCP
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Redes neuronales (Computación)
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Redes neuronales (Computación)
Khlebnikov Núñez, Sofía
Caracterización de textura en imágenes digitales de hojas de plantas mediante dimensión fractal multiescala
description Actualmente 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. === Tesis
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