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dc.contributor.advisorVega Luján, Yensi
dc.contributor.authorSaavedra Cortéz, Carlos
dc.contributor.authorVerde Mendocilla, César
dc.date.accessioned2019-02-14T17:08:57Z
dc.date.available2019-02-14T17:08:57Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://dspace.unitru.edu.pe/handle/UNITRU/11487
dc.descriptionThe present work aims to analyze di erent existing image descriptors for contentbased image retrieval (CBIR) and combine in such a way as to obtain a hybrid descriptor that allows a better accuracy in feature extraction and automatic image grouping, than their predecessors. To achieve this it is studied, analyzed and evaluated the di erent color descriptors, texture and form to verify its usefulness in this work. Subsequently focused on the color descriptor CLD (Color Layout Descriptor) and the Tamura texture descriptor for feature extraction; for clustering was used classi er K-means partition and SOM (Self-Organizing Map) classi er, with a database of 1000 images grouped en 10 classes. The results showed a better performance against the metrics of precision and recall for Hybrid descriptor (CLD-Tamura) with K-means in the extraction, clustering and image retrieval by similarity. Finally, we can conclude that hybrids are more e ective descriptors in the feature extraction performance by increasing the recovery process by increasing the percentage of its precision and recall in the ruling class groupses_PE
dc.description.abstractEl presente trabajo tiene como objetivo analizar diferentes descriptores de im agenes existentes para la recuperaci on de im agenes basadas en contenido (CBIR) y combinarlos de tal manera que se obtenga un descriptor hibrido que permita una mejor precisi on en la extracci on de caracter sticas y en el agrupamiento autom atico de im agenes, que sus antecesores. Para conseguirlo se ha estudiado, analizado y evaluado los diferentes descriptores de color, textura y forma, para veri car su utilidad en este trabajo. Posteriormente se ha centrado en el descriptor de color CLD (Color Layout Descriptor) y el descriptor de textura de Tamura para la extracci on de caracter sticas; para su agrupamiento se ha utilizado el clasi cador por partici on K-means y el clasi cador SOM (Self- Organizing Map), con una base de datos de 1000 im agenes agrupadas en10 clases. Los resultados obtenidos indican un mejor desempe~no seg un la m etrica de precision y recall para el descriptor hibrido (CLD-Tamura) con K-means, en la extracci on, agrupamiento y recuperaci on de im agenes por similitud. Finalmente, se puede concluir que los descriptores h bridos son m as efectivos en la extracci on de caracter sticas aumentando el rendimiento del proceso de recuperaci on al incrementar el porcentaje en su precision y recall en los grupos con clase dominantees_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectRecuperación de imágeneses_PE
dc.subjectDescriptores híbridoses_PE
dc.titleRecuperación de imágenes basadas en contenido mediante descriptores híbridoses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_PE
thesis.degree.disciplineInformáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE


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