Semantic scene classification for image annotation and retrieval

We describe an annotation and retrieval framework that uses a semantic image representation by contextual modeling of images using occurrence probabilities of concepts and objects. First, images are segmented into regions using clustering of color features and line structures. Next, each image is modeled using the histogram of the types of its regions, and Bayesian classifiers are used to obtain the occurrence probabilities of concepts and objects using these histograms. Given the observation that a single class with the highest probability is not sufficient to model image content in an unconstrained data set with a large number of semantically overlapping classes, we use the concept/object probabilities as a new representation, and perform retrieval in the semantic space for further improvement of the categorization accuracy. Experiments on the TRECVID and Corel data sets show good performance. © 2008 Springer Berlin Heidelberg

Cluster analysis

Trabajo de investigaciónSe desarrolló un Componente Web de Clustering para Análisis de Datos el cual permite ingresar mediante una interfaz web y/o una API un conjunto de datos que son analizados mediante técnicas de clustering, estas técnicas permiten realizar agrupamiento de datos basados en sus características, y así arrojar un resultado que relaciona dichos datos. Lo anterior, busca proveer a la Universidad de una herramienta que permita de manera general, práctica y gratuita, realizar análisis de datos basados en clustering para cualquier estudio de investigación.INTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. OBJETIVOS DEL PROYECTO 3. MARCO REFERENCIAL 4. MARCO CONCEPTUAL 5. METODOLOGÍA 6. DESARROLLO DEL PROYECTO 7. RESULTADOS 8. CONCLUSIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema