En este trabajo se presenta un sistema de reconocimiento de marcas de ganado mayor y menor, basado en la comparación de dos parámetros (el número de extremos y el número de cruces de la traza) y un descriptor denominado histograma de tangentes.
Obtenida la imagen binarizada de la marca, se procede a adelgazar la traza de la misma mediante morfología binaria, hasta alcanzar un ancho de un píxel manteniendo la continuidad. Se segmenta la marca adelgazada y se determina la pendiente de cada segmento. El histograma de las pendientes caracteriza la marca y permite su comparación con otras mediante el calculo del coeficiente de Pearson. El descriptor es inmune a desplazamientos y el reconocimiento resulta altamente satisfactorio.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Duarte, Domingo

González Thomas, Arturo

Sampallo, Guillermo M.

Vázquez, Damián

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

RECONOCIMIENTO DE MARCAS DE GANADO  Guillermo Sampallo, Domingo Duarte, Damián Vázquez y  Arturo González Thomas Facultad Regional Resistencia – Universidad Tecnológica Nacional French 414 Resistencia Chaco sampallo@frre.utn.edu.ar    Resumen En este trabajo se presenta un sistema de reconocimiento de marcas de ganado mayor y menor, basado en la comparación de dos parámetros (el número de extremos y el número de cruces de la traza)  y un descriptor denominado histograma de tangentes. Obtenida  la imagen binarizada de la marca, se procede a adelgazar la traza de la misma mediante morfología binaria, hasta alcanzar un ancho de un píxel manteniendo la continuidad. Se segmenta la marca adelgazada y se determina la pendiente de cada segmento. El histograma  de las pendientes caracteriza la marca y permite su comparación con otras mediante el calculo del coeficiente de Pearson. El descriptor es inmune a desplazamientos y el reconocimiento resulta altamente satisfactorio.  Palablas claves: Visión artificial. Reconocimiento de patrones. WGCI.   1.-Introducción    El tema del reconocimiento de objetos y firmas en imágenes ha sido ampliamente estudiado[1-7], y mantiene su vigencia debido al uso generalizado y al envío de datos en forma digital por medio de fax y vía e-mail. Una firma es una complicada red de líneas curvadas que pueden ser dibujadas en forma continua o discontinua. Una extensión de estas son las marcas de ganado mayor y menor[8], que son necesarias para identificar la procedencia de los animales. Estas marcas se registran  en los registros provinciales de Marcas y Señales, y se confeccionan catálogos de dibujos con sus respectivas denominaciones. La marca se dibuja con trazo grueso en un campo reticulado que no excede de 10 cm x 8 cm, con un mínimo de 7 cm x 5 cm (ver figura 1). El sistema no permite la existencia de dos marcas iguales y en el caso de que esto ocurriera, se debe anular la última. Además, la señal adoptada por un propietario no podrá usarse por otro en un radio de la provincia [8]. No tenemos conocimiento de la existencia de un sistema comercial de tipo digital y automático que permita el reconocimiento de marcas, y en general un sistema ORC convencional, asociado a un scanner, no se puede aplicar a este tipo de imágenes. En la mayoría de los registros el reconocimiento se hace por otros medios ( búsqueda manual en ficheros,  memoria del empleado, etc)  Dos cuestiones surgen básicamente en el tema de reconocimiento: Figura 1 CACIC 2003 - RedUNCI 854a) Transformar la información visual (imagen de la marca) en un vector característico que represente la mayor información posible del objeto de interés de la imagen.  b) Este vector característico debe estar diseñado para que pueda ser comparado con otros de su misma especie.        Existen diferentes formas de realizar este trabajo, Hobby, John D. propone  para la identificación de firmas escritas el reconocimiento de la forma del trazo, mediante la separación de las líneas del dibujo en segmentos más simples [9]. Otro método es el de los perfiles que hace reconocimiento de  letras, párrafos y caracteres el cual podría extenderse a este caso y que consiste en proyectar todos los píxeles pertenecientes al texto sobre un eje [10.La gran mayoría de los métodos relacionados con la obtención de características de textos parten de imágenes binarizadas y del conocimiento de la posición de la información en la imagen. En este trabajo presentamos una forma de reconocimiento de marcas, que parte de una imagen previamente binarizada y adelgazada [11], y estudia la imagen de la marca mediante un descriptor, denominado histograma de  tangentes o pendientes. Consiste en  contabilizar del número de veces que se repiten los valores de las tangentes de los segmentos de la firma en estudio. Con los datos obtenidos se construye el histograma. A cada marca le corresponde un descriptor. La manera de comparar la semejanza entre dos marcas, está dada por cálculo del coeficiente de Pearson [12, 13] entre sus respectivos descriptores. Además la consulta a la base de datos se hace  introduciendo dos parámetros: el número de extremos y el número de cruces que presenta la marca, lo cual reduce significativamente los resultados.      El descriptor histograma de tangentes es inmune a desplazamientos y la forma  en que la marca es dibujada sobre un campo reticulado (figura 1) permite exluir la posibilidad de rotaciones. Para marcas semejantes los histogramas de tangentes tienen distribuciones semejantes, y por lo tanto alta correlación.   2.- Esquema del sistema de reconocimiento En este esquema se muestra la secuencia que se sigue para hacer el reconocimiento de las marcas.    2.1- Preprocesamiento de la imagen con la marca La imagen es adquirida en blanco y negro mediante un scanner con una resolución de 200 ppp. La traza de la marca y del reticulado es negra y el fondo es blanco, por razones de comodidad se invierte. Como la traza del reticulado mucho más delgada que la traza de la marca, se aplica un proceso de erosión [1, 3, 4] hasta eliminar el reticulado,  el que obviamente se reduce también el ancho de la traza de la marca. Para completar el proceso de adelgazamiento se aplica en forma sucesiva la operación de thinning [1, 3, 4], logrando que el ancho de la traza se reduzca a un píxel, sin producirse discontinuidades (ver figura 2). CACIC 2003 - RedUNCI 855 2.2 Cálculo del histograma de tangentes   A partir de la imagen de la marca adelgazada, se selecciona un píxel k perteneciente a la marca y (se extrae) un entorno de 5 x 5 vecinos centrado en el píxel. Se determinan  las  coordenadas ),( ii yx  de  los  píxeles (perteneciente a la  firma) de  este entorno, y con esta información se calcula la pendiente que pasa por el píxel k,  mediante la siguiente expresión que surge de un ajuste lineal  ∑∑∑∑∑∑−−=iiiiiiiiiiiiiik yxxxNyxyxNtg )(θ  (1)  (Donde) N es el número de puntos considerados. De (1) se obtiene la pendiente y se puede calcular el ángulo que forma la recta tangente con la horizontal de la ventana. Por lo tanto, por cada píxel perteneciente a la marca se determina un ángulo. Las características de la ventana y la forma de cálculo de la pendiente permiten reducir el rango de variación del ángulo a –90º ≤ θ ≤ 90º. Con esta información es posible construir un histograma que indica la repetición para cada ángulo comprendido en el rango mencionado. Las figuras 3 muestran el histograma que se obtiene de diferentes marcas.  Figura 2CACIC 2003 - RedUNCI 856Debido a que cada histograma está hecho sobre el mismo rango de ángulos es posible, previo redondeo a grados de los valores obtenidos, guardar en un vector de 180 elementos los valores de frecuencia, contituyéndose dicho vector en un descriptor de la marca. Figura 3.1                Figura 3.2 CACIC 2003 - RedUNCI 857  Figura 3.3 2.3 Otros parámetros significativos Como se puede ver en el conjunto de marca exhibidas en las figuras 3.1, 3.2 y 3.3, existen otros parámetros a tener en cuenta en el momento de la comparación y que son posibles de determinar empleando técnicas de procesamiento de imágenes ellos son: el número de extremos y el número de cruces que tiene el trazo. Estos parámetros son menos selectivos que el descriptor anterior, pero a la hora de consultar a una base de datos reducen significativamente los resultados. La búsqueda de los extremos como de los cruces en la imagen de la marca adelgazada, se hace mediante un análisis lógico.  3.- Comparación entre marcas Considerando solo los histogramas de tangentes pertenecientes a las marcas M1 a M9 y los filtros: número de extremos y número de cruces de la traza (y el histograma de tangente de la marca a reconocer), se hace la comparación empleando el coeficiente de correlación de Pearson para determinar la similitud o no entre ellos.  TABLA 1: LOS VALORES DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN MARCAS M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M1 1 0.7783 0.8834 0.758 0.8963 0.6614 0.7851 0.796 0.6759 M2 0.7783 1 0.8645 0.8139 0.8885 0.7751 0.8607 0.8871 0.7764 M3 0.8834 0.8645 1 0.8875 0.9601 0.801 0.9353 0.8819 0.858 M4 0.758 0.8139 0.8875 1 0.8714 0.7538 0.9714 0.9024 0.9264 M5 0.8963 0.8885 0.9601 0.8714 1 0.7371 0.912 0.8768 0.8106 M6 0.6614 0.7751 0.801 0.7538 0.7371 1 0.8026 0.8468 0.8928 M7 0.7851 0.8607 0.9353 0.9714 0.912 0.8026 1 0.9234 0.9335 M8 0.796 0.8871 0.8819 0.9024 0.8768 0.8468 0.9234 1 0.8869 M9 0.6759 0.7764 0.858 0.9264 0.8106 0.8928 0.9335 0.8869 1 CACIC 2003 - RedUNCI 858 En la tabla 1 se presentan los coeficientes de correlación de Pearson entre las marcas consideradas. Se observan dos casos con valores elevados de correlación. Las marcas M3 y  M5 tienen aspectos similares, pero no son iguales y  tiene una correlación superior al 95%, obsérvese que se compara el histograma de tangente, pero también tienen en común el número de extremos (2) y el número de cruces (0). El caso de las marcas M4 y M7 presentan las mismas características que las dos marcas anteriores, en este caso con dos cruces de trazas. Es evidente que el filtro para mostrar los resultados satisfactorios debe ser coeficiente de Pearson superior al 98%.    4.- Sensibilidad del histograma de tangentes ante cambios en la marca  Una prueba de sensibilidad del método es modificar ligeramente una marca y analizar cual es el cambio en el coeficiente de correlación de Pearson.  La figura 4 muestra la imagen de la marca original y tres imágenes modificadas de ella. En la imagen modificada 1 se quitó parte de los extremos superiores, resultando ligeramente más corta, como se observa en la figura. En la imagen modificada 2 se recortó parte de la curva inferior y parte del brazo horizontal que tiene la marca y en la imagen modificada 3 se efectúo un desplazamiento arbitrario.    TABLA 2: SENSIBILIDAD DEL COEF. PEARSON ANTE MODIFICACIONES DE LA MARCA Marcas Original Modif. 1 Modif. 2 Traslación Original 1 0.967 0.974 0.984  En cada caso se calculó el coeficiente de Pearson. En los dos primeros se observa un apartamiento significativo (ver la tabla 2). En cuanto al caso de traslación, el coeficiente de Pearson está por encima del valor de filtro (corte) establecido, lo que indica que las traslaciones no afectan al método.  5.- Implementación Se construyó una aplicación en lenguaje JAVA, que efectúa todas las operaciones que se muestran en el esquema presentado en 2.  Permite adquirir la imagen con el scanner, presentarla en pantalla y a medida que efectúa las operaciones de preprocesamiento va mostrando la imagen resultante en pantalla haciendo que el operador verifique los resultados. Además determina el Figura 4 CACIC 2003 - RedUNCI 859número de extremos, el número de cruces de la traza y el histograma de las tangentes guardando todos en un vector característico el que es almacenado en una base de datos. Antes de ser almacenado, se consulta a la base si este vector característico no fue incorporado previamente.     6.- Conclusiones En este trabajo se presenta un sistema de reconocimiento de marcas de ganado mayor y menor, basado en la comparación de dos parámetros (el número de extremos y el número de cruces de la traza)  y un descriptor denominado histograma de tangente, implementado en una aplicación que construye una base de datos de referencia, y permite la consulta e identificación en forma automática.  La imagen binaria de una marca de ganado presenta un reticulado y la traza de la marca, es necesario preprocesarla antes de hacer el reconocimiento, se debe eliminar el reticulado y adelgazar la traza. Estas acciones son efectuadas empleando operaciones de erosión y thinning, las cuales son muy importantes porque de sus resultados depende fundamentalmente la obtención de buenos descriptores. Una vez acondicionada la imagen de la marca, se determina mediante operaciones lógicas el número de extremos y el número de cruces de la traza. El descriptor histograma de tangentes, analiza la repetición de los valores de los ángulos que la pendiente en cada punto de la curva que representa la marca forma con la horizontal. Se construye entonces un vector característico con el número de extremos, el número de cruces y el histograma de tangentes (este es un conjunto de 180 números). Este vector característico es el empleado para comparar las marcas, con los dos primeros elementos se reduce el conjunto de vectores a comparar y con el histograma de tangente se hace la comparación empleando el coeficiente de correlación de Pearson.   Esta comparación es sensible a pequeñas modificaciones en una marca e invariante a desplazamientos arbitrarios. La posible rotación de la marca no es analizada, dada la forma en que ellas son dibujadas en un campo reticulado.  El resultado de estas comparaciones en todos los casos fue satisfactorio, para marcas semejantes los histogramas de tangentes tienen distribuciones semejantes y por lo tanto alta correlación, el reconocimiento es posible estableciendo como filtro el valor del coeficiente de Pearson superior al 98%.  Dos mejoras posibles serían emplear un proceso de cálculo de pendiente basado en polinomios, e incorporar el estudio de la posible rotación.  7.- Referencias   1. González R y Woods R (1996) Tratamiento digital de imágenes. Editorial Addison – Wesley Iberoamericana S. A. USA 2. Ajenjo A. D. (1994)  Tratamiento digital de imágenes. Editorial Anaya Multimedia  S. A Madrid.  3. Schalkoff R. J. (1989) Digital imagen processing and computer vision. Editorial John Wiley & Sons.Canadá 4. Castleman K (1996)  Digital imagen processing Editorial Prentice Hall. New Jersey  5. Richards J.(1995) Remote sensing digital imagen analysis Editorial Springer – Verlag Berlin  6. http://www.ing.ula.ve/~abravo/document/tutorial/imagenes/indice.html     7. http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/   8. Ley de Marcas y Señales. http://www.legislaturaneuquen.gov.ar/prensa/documentos/marcasyse%C3%B1alesok.htm 9. Hobby John D. Using Shape and Layout Information to Find Signatures, Text, and Graphics. Computer Vision and Image Understanding 80, 88–110 (2000) 10. Teuro Akiyama and Norihiro Hagita, Automated entry system for printed document recognition system for text entry, Pattern Recognition 23(11), 1990, 1141–1154. 11.  Louisa  Lam, Ching Y.  Suen An Evaluation of Parallel Thinning Algorithms for Character Recognition IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence September 1995 (Vol. 17, No. 9) 12. Visauta Vinacua B Análisis estadístico con SPSS para Windows Volumen II Estadística multivariante Mc Graw Hill Interamericana de España, 5. A. (1998) 13. Ya-Lun Chou Análisis Estadístico Nueva Editorial Interamericana S.A. (1972)   CACIC 2003 - RedUNCI 861

Reconocimiento de marcas de ganado

SEDICI - Repositorio de la UNLP

RECONOCIMIENTO DE MARCAS DE GANADO 
 
Guillermo Sampallo, Domingo Duarte, Damián Vázquez y  Arturo González Thomas 
Facultad Regional Resistencia – Universidad Tecnológica Nacional 
French 414 Resistencia Chaco 
sampallo@frre.utn.edu.ar  
 
 
Resumen 
En este trabajo se presenta un sistema de reconocimiento de marcas de ganado mayor y 
menor, basado en la comparación de dos parámetros (el número de extremos y el número de cruces 
de la traza)  y un descriptor denominado histograma de tangentes. 
Obtenida  la imagen binarizada de la marca, se procede a adelgazar la traza de la misma 
mediante morfología binaria, hasta alcanzar un ancho de un píxel manteniendo la continuidad. Se 
segmenta la marca adelgazada y se determina la pendiente de cada segmento. El histograma  de las 
pendientes caracteriza la marca y permite su comparación con otras mediante el calculo del 
coeficiente de Pearson. El descriptor es inmune a desplazamientos y el reconocimiento resulta 
altamente satisfactorio. 
 
Palablas claves: Visión artificial. Reconocimiento de patrones. WGCI.  
 
1.-Introducción    
El tema del reconocimiento de objetos y firmas en imágenes ha sido ampliamente 
estudiado[1-7], y mantiene su vigencia debido al uso generalizado y al envío de datos en forma 
digital por medio de fax y vía e-mail. 
Una firma es una complicada red de líneas 
curvadas que pueden ser dibujadas en forma continua o 
discontinua. Una extensión de estas son las marcas de 
ganado mayor y menor[8], que son necesarias para 
identificar la procedencia de los animales. Estas marcas se 
registran  en los registros provinciales de Marcas y 
Señales, y se confeccionan catálogos de dibujos con sus 
respectivas denominaciones. La marca se dibuja con trazo 
grueso en un campo reticulado que no excede de 10 cm x 
8 cm, con un mínimo de 7 cm x 5 cm (ver figura 1). El 
sistema no permite la existencia de dos marcas iguales y 
en el caso de que esto ocurriera, se debe anular la última. 
Además, la señal adoptada por un propietario no podrá 
usarse por otro en un radio de la provincia [8]. 
No tenemos conocimiento de la existencia de un 
sistema comercial de tipo digital y automático que permita 
el reconocimiento de marcas, y en general un sistema 
ORC convencional, asociado a un scanner, no se puede aplicar a este tipo de imágenes. En la 
mayoría de los registros el reconocimiento se hace por otros medios ( búsqueda manual en ficheros,  
memoria del empleado, etc)  
Dos cuestiones surgen básicamente en el tema de reconocimiento: 
Figura 1 
CACIC 2003 - RedUNCI 854
a) Transformar la información visual (imagen de la marca) en un vector característico que 
represente la mayor información posible del objeto de interés de la imagen.  
b) Este vector característico debe estar diseñado para que pueda ser comparado con otros de su 
misma especie.  
      Existen diferentes formas de realizar este trabajo, Hobby, John D. propone  para la 
identificación de firmas escritas el reconocimiento de la forma del trazo, mediante la separación de 
las líneas del dibujo en segmentos más simples [9]. Otro método es el de los perfiles que hace 
reconocimiento de  letras, párrafos y caracteres el cual podría extenderse a este caso y que consiste 
en proyectar todos los píxeles pertenecientes al texto sobre un eje [10.La gran mayoría de los 
métodos relacionados con la obtención de características de textos parten de imágenes binarizadas y 
del conocimiento de la posición de la información en la imagen. 
En este trabajo presentamos una forma de reconocimiento de marcas, que parte de una imagen 
previamente binarizada y adelgazada [11], y estudia la imagen de la marca mediante un descriptor, 
denominado histograma de  tangentes o pendientes. Consiste en  contabilizar del número de veces 
que se repiten los valores de las tangentes de los segmentos de la firma en estudio. Con los datos 
obtenidos se construye el histograma. A cada marca le corresponde un descriptor. La manera de 
comparar la semejanza entre dos marcas, está dada por cálculo del coeficiente de Pearson [12, 13] 
entre sus respectivos descriptores. Además la consulta a la base de datos se hace  introduciendo dos 
parámetros: el número de extremos y el número de cruces que presenta la marca, lo cual reduce 
significativamente los resultados.      
El descriptor histograma de tangentes es inmune a desplazamientos y la forma  en que la marca 
es dibujada sobre un campo reticulado (figura 1) permite exluir la posibilidad de rotaciones. Para 
marcas semejantes los histogramas de tangentes tienen distribuciones semejantes, y por lo tanto alta 
correlación.  
 
2.- Esquema del sistema de reconocimiento 
En este esquema se muestra la secuencia que se sigue para hacer el reconocimiento de las marcas. 
 
 
 
2.1- Preprocesamiento de la imagen con la marca 
La imagen es adquirida en blanco y negro mediante un scanner con una resolución de 200 
ppp. La traza de la marca y del reticulado es negra y el fondo es blanco, por razones de comodidad 
se invierte. 
Como la traza del reticulado mucho más delgada que la traza de la marca, se aplica un 
proceso de erosión [1, 3, 4] hasta eliminar el reticulado,  el que obviamente se reduce también el 
ancho de la traza de la marca. Para completar el proceso de adelgazamiento se aplica en forma 
sucesiva la operación de thinning [1, 3, 4], logrando que el ancho de la traza se reduzca a un píxel, 
sin producirse discontinuidades (ver figura 2). 
CACIC 2003 - RedUNCI 855
 
2.2 Cálculo del histograma de tangentes   
A partir de la imagen de la marca adelgazada, se selecciona un píxel k perteneciente a la 
marca y (se extrae) un entorno de 5 x 5 vecinos centrado en el píxel. Se determinan  las  
coordenadas ),( ii yx  de  los  píxeles (perteneciente a la  firma) de  este entorno, y con esta 
información se calcula la pendiente que pasa por el píxel k,  mediante la siguiente expresión que 
surge de un ajuste lineal 
 
∑∑∑
∑∑∑
−
−
=
i
i
i
i
i
ii
i
i
i
i
i
ii
k yxxxN
yxyxN
tg )(θ  (1) 
 
(Donde) N es el número de puntos considerados. 
De (1) se obtiene la pendiente y se puede calcular el ángulo que forma la recta tangente con 
la horizontal de la ventana. Por lo tanto, por cada píxel perteneciente a la marca se determina un 
ángulo. Las características de la ventana y la forma de cálculo de la pendiente permiten reducir el 
rango de variación del ángulo a –90º ≤ θ ≤ 90º. Con esta información es posible construir un 
histograma que indica la repetición para cada ángulo comprendido en el rango mencionado. Las 
figuras 3 muestran el histograma que se obtiene de diferentes marcas.  
Figura 2
CACIC 2003 - RedUNCI 856
Debido a que cada histograma está hecho sobre el mismo rango de ángulos es posible, 
previo redondeo a grados de los valores obtenidos, guardar en un vector de 180 elementos los 
valores de frecuencia, contituyéndose dicho vector en un descriptor de la marca. 
Figura 3.1 
               Figura 3.2 
CACIC 2003 - RedUNCI 857
  
Figura 3.3 
2.3 Otros parámetros significativos 
Como se puede ver en el conjunto de marca exhibidas en las figuras 3.1, 3.2 y 3.3, existen 
otros parámetros a tener en cuenta en el momento de la comparación y que son posibles de 
determinar empleando técnicas de procesamiento de imágenes ellos son: el número de extremos y el 
número de cruces que tiene el trazo. Estos parámetros son menos selectivos que el descriptor 
anterior, pero a la hora de consultar a una base de datos reducen significativamente los resultados. 
La búsqueda de los extremos como de los cruces en la imagen de la marca adelgazada, se hace 
mediante un análisis lógico. 
 
3.- Comparación entre marcas 
Considerando solo los histogramas de tangentes pertenecientes a las marcas M1 a M9 y los 
filtros: número de extremos y número de cruces de la traza (y el histograma de tangente de la marca 
a reconocer), se hace la comparación empleando el coeficiente de correlación de Pearson para 
determinar la similitud o no entre ellos. 
 
TABLA 1: LOS VALORES DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN 
MARCAS M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 
M1 1 0.7783 0.8834 0.758 0.8963 0.6614 0.7851 0.796 0.6759 
M2 0.7783 1 0.8645 0.8139 0.8885 0.7751 0.8607 0.8871 0.7764 
M3 0.8834 0.8645 1 0.8875 0.9601 0.801 0.9353 0.8819 0.858 
M4 0.758 0.8139 0.8875 1 0.8714 0.7538 0.9714 0.9024 0.9264 
M5 0.8963 0.8885 0.9601 0.8714 1 0.7371 0.912 0.8768 0.8106 
M6 0.6614 0.7751 0.801 0.7538 0.7371 1 0.8026 0.8468 0.8928 
M7 0.7851 0.8607 0.9353 0.9714 0.912 0.8026 1 0.9234 0.9335 
M8 0.796 0.8871 0.8819 0.9024 0.8768 0.8468 0.9234 1 0.8869 
M9 0.6759 0.7764 0.858 0.9264 0.8106 0.8928 0.9335 0.8869 1 
CACIC 2003 - RedUNCI 858
 
En la tabla 1 se presentan los coeficientes de correlación de Pearson entre las marcas 
consideradas. Se observan dos casos con valores elevados de correlación. Las marcas M3 y  M5 
tienen aspectos similares, pero no son iguales y  tiene una correlación superior al 95%, obsérvese 
que se compara el histograma de tangente, pero también tienen en común el número de extremos (2) 
y el número de cruces (0). El caso de las marcas M4 y M7 presentan las mismas características que 
las dos marcas anteriores, en este caso con dos cruces de trazas. Es evidente que el filtro para 
mostrar los resultados satisfactorios debe ser coeficiente de Pearson superior al 98%.   
 
4.- Sensibilidad del histograma de tangentes ante cambios en la marca  
Una prueba de sensibilidad del método es modificar ligeramente una marca y analizar cual 
es el cambio en el coeficiente de correlación de Pearson.  
La figura 4 muestra la imagen de la marca original y tres imágenes modificadas de ella. En 
la imagen modificada 1 se quitó parte de los extremos superiores, resultando ligeramente más corta, 
como se observa en la figura. En la imagen modificada 2 se recortó parte de la curva inferior y parte 
del brazo horizontal que tiene la marca y en la imagen modificada 3 se efectúo un desplazamiento 
arbitrario. 
   
TABLA 2: SENSIBILIDAD DEL COEF. PEARSON ANTE MODIFICACIONES DE LA MARCA 
Marcas Original Modif. 1 Modif. 2 Traslación 
Original 1 0.967 0.974 0.984 
 
En cada caso se calculó el coeficiente de Pearson. En los dos primeros se observa un 
apartamiento significativo (ver la tabla 2). En cuanto al caso de traslación, el coeficiente de Pearson 
está por encima del valor de filtro (corte) establecido, lo que indica que las traslaciones no afectan 
al método. 
 
5.- Implementación 
Se construyó una aplicación en lenguaje JAVA, que efectúa todas las operaciones que se 
muestran en el esquema presentado en 2.  Permite adquirir la imagen con el scanner, presentarla en 
pantalla y a medida que efectúa las operaciones de preprocesamiento va mostrando la imagen 
resultante en pantalla haciendo que el operador verifique los resultados. Además determina el 
Figura 4 
CACIC 2003 - RedUNCI 859
número de extremos, el número de cruces de la traza y el histograma de las tangentes guardando 
todos en un vector característico el que es almacenado en una base de datos. Antes de ser 
almacenado, se consulta a la base si este vector característico no fue incorporado previamente.   
  
6.- Conclusiones 
En este trabajo se presenta un sistema de reconocimiento de marcas de ganado mayor y 
menor, basado en la comparación de dos parámetros (el número de extremos y el número de cruces 
de la traza)  y un descriptor denominado histograma de tangente, implementado en una aplicación 
que construye una base de datos de referencia, y permite la consulta e identificación en forma 
automática.  
La imagen binaria de una marca de ganado presenta un reticulado y la traza de la marca, es 
necesario preprocesarla antes de hacer el reconocimiento, se debe eliminar el reticulado y adelgazar 
la traza. Estas acciones son efectuadas empleando operaciones de erosión y thinning, las cuales son 
muy importantes porque de sus resultados depende fundamentalmente la obtención de buenos 
descriptores. 
Una vez acondicionada la imagen de la marca, se determina mediante operaciones lógicas el 
número de extremos y el número de cruces de la traza. El descriptor histograma de tangentes, 
analiza la repetición de los valores de los ángulos que la pendiente en cada punto de la curva que 
representa la marca forma con la horizontal. 
Se construye entonces un vector característico con el número de extremos, el número de 
cruces y el histograma de tangentes (este es un conjunto de 180 números). 
Este vector característico es el empleado para comparar las marcas, con los dos primeros 
elementos se reduce el conjunto de vectores a comparar y con el histograma de tangente se hace la 
comparación empleando el coeficiente de correlación de Pearson. 
  Esta comparación es sensible a pequeñas modificaciones en una marca e invariante a 
desplazamientos arbitrarios. La posible rotación de la marca no es analizada, dada la forma en que 
ellas son dibujadas en un campo reticulado. 
 El resultado de estas comparaciones en todos los casos fue satisfactorio, para marcas 
semejantes los histogramas de tangentes tienen distribuciones semejantes y por lo tanto alta 
correlación, el reconocimiento es posible estableciendo como filtro el valor del coeficiente de 
Pearson superior al 98%.  
Dos mejoras posibles serían emplear un proceso de cálculo de pendiente basado en 
polinomios, e incorporar el estudio de la posible rotación. 
 
7.- Referencias  
 
1. González R y Woods R (1996) Tratamiento digital de imágenes. Editorial Addison – Wesley 
Iberoamericana S. A. USA 
2. Ajenjo A. D. (1994)  Tratamiento digital de imágenes. Editorial Anaya Multimedia  S. A 
Madrid.  
3. Schalkoff R. J. (1989) Digital imagen processing and computer vision. Editorial John Wiley & 
Sons.Canadá 
4. Castleman K (1996)  Digital imagen processing Editorial Prentice Hall. New Jersey  
5. Richards J.(1995) Remote sensing digital imagen analysis Editorial Springer – Verlag Berlin  
6. http://www.ing.ula.ve/~abravo/document/tutorial/imagenes/indice.html     
7. http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/   
8. Ley de Marcas y Señales. 
http://www.legislaturaneuquen.gov.ar/prensa/documentos/marcasyse%C3%B1alesok.htm 
9. Hobby John D. Using Shape and Layout Information to Find Signatures, Text, and Graphics. 
Computer Vision and Image Understanding 80, 88–110 (2000) 
10. Teuro Akiyama and Norihiro Hagita, Automated entry system for printed document recognition 
system for text entry, Pattern Recognition 23(11), 1990, 1141–1154. 
11.  Louisa  Lam, Ching Y.  Suen An Evaluation of Parallel Thinning Algorithms for Character 
Recognition IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence September 1995 
(Vol. 17, No. 9) 
12. Visauta Vinacua B Análisis estadístico con SPSS para Windows Volumen II Estadística 
multivariante Mc Graw Hill Interamericana de España, 5. A. (1998) 
13. Ya-Lun Chou Análisis Estadístico Nueva Editorial Interamericana S.A. (1972) 
 
 
CACIC 2003 - RedUNCI 861


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Reconocimiento de marcas de ganado

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