Anotación automática de imágenes

El presente trabajo tiene por objetivo presentar una metodología adecuada para el reconocimiento de determinados conceptos visuales en imágenes digitales, utilizando para ello diversas técnicas de Visión Artificial. Este proyecto sigue la línea de la recuperación de información en imágenes mediante sistemas basados en contenido. En concreto se basa en la tarea Visual Concept Detection Task (VCDT) que se define en ImageCLEF 2008 [35]. Se pretende programar un sistema capaz de clasificar imágenes procedentes de una determinada base de datos mediante la aparición o ausencia de unos determinados conceptos en ellas. En concreto, el objetivo es el de desarrollar un sistema de reconocimiento de imágenes que para una base de datos dada sea capaz de determinar si en las imágenes aparecen o no los siguientes conceptos: - Interior o exterior, personas, día o noche, agua, caminos, vegetación, árboles, montañas, edificios, playa, animales, cielo y tipo de cielo (soleado, parcialmente nublado o nublado). La base de datos que se proporciona contiene un total de 2803 fotografías a color de temática general dividas en dos grupos. El primero de ellos contiene 1809 imágenes que se utilizarán para realizar el entrenamiento del sistema y el segundo consta de 994 imágenes que serán utilizadas para la realización del test y la posterior evaluación del sistema desarrollado. En el capítulo 6.2 se amplía la información aquí detallada sobre el objetivo de la tarea VCDT propuesta por ImageCLEF 2008.Ingeniería Técnica en Sonido e Image