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mcBrief: un descriptor local de features para imágenes color

Autor: 
Daniel Moreno
Fecha Defensa: 
11/08/2011
Resumen: 
En Computer Vision, una tarea habitual es la de reconocimiento de imágenes. Este tipo de tarea puede resolverse obteniendo muy buenos resultados empleando descriptores de features locales, como SIFT, SURF o BRIEF; pero estos descriptores no están diseñados para trabajar con imágenes color. Sin embargo, usualmente las tareas de reconocimiento se realizan con este tipo imágenes, las que deben previamente convertirse al formato de escala de grises, perdiendo parte de la información original y potencialmente útil, para luego proceder a la extracción de descriptores. En este trabajo se propone un nuevo descriptor de features locales, denominado mcBrief, que puede extraerse en forma directa desde imágenes a color, aprovechando mejor la información que éstas contienen y habitualmente se desecha. Las pruebas hechas muestran que el nuevo descriptor mejora el resultado de las tareas de reconocimiento y es igual de eficiente, en términos de espacio y velocidad, que sus pares en el estado del arte.
Institución: 
FCEIA-UNR
Director: Ph.D. Mario Munich (Vice-Presidente de Evolution Robotics Inc., EE.UU)
Tesina: 
Icono PDF 43.pdf

Contacto

Administración: webmasterlcc@fceia.unr.edu.ar
Preguntas: ingrlcc@fceia.unr.edu.ar

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