Classification of Boar Sperm Head Images using Learning Vector Quantization

We apply Learning Vector Quantization (LVQ) in automated boar semen quality assessment. The classification of single boar sperm heads into healthy (normal) and non-normal ones is based on grey-scale microscopic images only. Sample data was classified by veterinary experts and is used for training a system with a number of prototypes for each class. We apply as training schemes Kohonen’s LVQ1 and the variants Generalized LVQ (GLVQ) and Generalized Relevance LVQ (GRLVQ). We compare their performance and study the influence of the employed metric

MÉTODO ADAPTIVO DE DESCRIPCIÓN DE TEXTURA UTILIZANDO EL PATRÓN ESPECTRUM Y LA MORFOLOGÍA MATEMÁTICA

La morfología matemática ha sido utilizada en diferentes tareas de procesamiento de imágenes, como el filtrado y en la descripción de la textura, usando el método denominado patrón espectrum. En este artículo se propone un descriptor adaptivo de textura basado en el patrón espectrum. El elemento estructurante usado permite realizar operaciones para procesar el patrón espectrum en varias formas y tamaños, por medio de un criterio de distancia, el cual se adapta a la superficie de la textura alrededor de cada pixel. Los resultados de la clasificación de textura dependen del tamaño deldescriptor y su elemento estructurante, logrando que el método adaptivo de patrón espectrum mejore en un 10% la tasa de acierto al compararlo con el método tradicional