Identificación Automática de hojas Utilizando un Clasificador Bayesiano

La identificación automática de plantas es un reto actual muy importante. El desarrollo de sistemas que identifiquen de forma automática las plantas impactará en amplias y distintas áreas como son: la alimentación, medicina, industria, medio ambiente, aduanas. En la literatura actual, varias técnicas han sido propuestas con el objetivo de identificar plantas en diversos campos de aplicación. En este proyecto, se desarrollará un sistema de reconocimiento que permita identificar plantas a partir de imágenes en una base de datos con imágenes con múltiples clases de plantas. Debido a la cantidad de imágenes se requieren descriptores de diferentes tipos que ayuden a aumentar el margen de discriminación entre plantas y mejorar así el desempeño del clasificador. Sin embargo, no solo es importante mejorar el desempeño de los clasificadores, una parte fundamental de los clasificadores es el tiempo de respuesta. Muchos campos de aplicación actuales requieren que la respuesta sea casi inmediata. El presente trabajo propone una solución para la identificación de plantas a partir de sus hojas utilizando un clasificador Bayesiano. Los algoritmos existentes en el estado del arte para la identificación de plantas a partir de hojas utilizan diferentes técnicas de aprendizaje máquina que van desde redes neuronales, Máquinas de Soporte Vectorial, Árboles de decisión hasta clasificadores bayesianos. En este caso, se utilizó un clasificador bayesiano por su velocidad de respuesta y precisión. La presente tesis muestra un análisis comparativo de los tiempos de respuesta del clasificador Bayesiano en comparación con algunos clasificadores del estado del arte actual

Reconocimiento Automático de Matrículas de Automóviles Particulares Mexicanos

En este trabajo se presenta una propuesta para la identificación de matrículas de automóviles mexicanos en las etapas de segmentación e identificación. Las técnicas existentes en el estado del arte para la identificación de matrículas de automóviles son efectivas para matrículas cuyo color de fondo es uniforme y no contienen patrones de textura; además, estas matrículas tienen un alto contraste entre los colores de fondo y el de los caracteres. Las técnicas utilizadas funcionan considerando estos supuestos, pero para el caso de las matrículas mexicanas no siempre reconocen exitosamente las matriculas debido a que estas tienen características diferentes a las de la mayoría de los países. Para abordar este problema se emplea información sobre la norma de fabricación de placas mexicanas, establecida por el gobierno federal. Una de las características que deben cubrir las placas es respecto a las dimensiones de los caracteres, en donde sumando las áreas que ocupan todos los caracteres, la proporción de área que ocupa el conjunto de letras respecto al área de la placa es del 20%. En consecuencia, en una imagen digital, el 20% de los pixeles son ocupados por las letras de la matrícula. Por otra parte, la intensidad de los colores de los caracteres es menor al de los colores del fondo de la placa con el fin de crear alto contraste y así facilitar el reconocimiento de la matrícula. En la etapa de segmentación se utiliza un enfoque similar al propuesto por (Zhang & Zhang, 2003), en el cual para segmentar los caracteres se acentúa la intensidad del 20% de los pixeles con las intensidades más bajas, ya que se asume que estos pixeles corresponden a los caracteres. Los pasos propuestos para el reconocimiento de matrículas son: 1) segmentación de caracteres, 2) reconocimiento de los caracteres. Una vez segmentados los caracteres estos se modelan con descriptores de Fourier y Momentos de Hu. Finalmente en la etapa de identificación se realizaron dos tipos de pruebas con un clasificador bayesiano. La primera tomando todas las características extraídas y la segunda reduciendo la dimensionalidad de los vectores de características usando análisis de componentes principales con el fin de reducir el costo computacional

Fuzzification of Gabor Filter for License Plate Detection Application

Disertacija prikazuje novi algoritam za detekciju i izdvajanje registarskih tablica iz slike vozila koristeći fazi 2D Gaborov filtar. Parametri filtra: orijentacija i talasna dužina su fazifikovani u cilju optimizacije odziva Gaborovog filtra i postizanja dodatne selektivnosti filtra. Prethodno navedeni parametri dominiraju u rezultatu filtriranja. Bellova i trougaona funkcija pripadnosti pokazale su se kao najbolji izbor pri fazifikaciji parametara filtra. Algoritam je evaluiran nad više baza slika i postignuti su zadovoljavajući rezultati. Komponente od interesa su efikasno izdvojene i postignuta značajna otpornost na šum i degradaciju na slici.The thesis presents a new algorithm for detection and extraction of license plates from a vehicle image using a fuzzy two-dimensional Gabor filter. The filter parameters, orientation and wavelengths are fuzzified to optimize the Gabor filter’s response and achieve a greater selectivity. It was concluded that Bell’s function and triangular membership function are the most efficient methods for fuzzification. Algorithm was evaluated on several databases and has provided satisfactory results. The components of interest were efficiently extracted, and the procedure was found to be very noise-resistant