Implementación de un detector de coral utilizando filtros Gabor Wavelets y máquinas de aprendizaje
Este trabajo se enfoca en la implementación de un detector de arrecife de coral de desempeño rápido que se utiliza para un vehículo autónomo submarino (Autonomous Underwater Vehicle, AUV, por sus siglas en inglés). Una detección rápida de la presencia de coral asegura la estabilización del AUV frent...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad de Cuenca
2015
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Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales |
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Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales (CLACSO) |
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ARRECIFE DE CORAL MAQUINAS DE APRENDIZAJE FILTROS GABOR WAVELETS OPENCV AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE Tusa, Eduardo Villegas, Hyxia Reynolds, Alan Lane, David M. Robertson, Neil M. Universidad de Cuenca Dirección de Investigación de la Univerisdad de Cuenca DIUC Implementación de un detector de coral utilizando filtros Gabor Wavelets y máquinas de aprendizaje |
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ARRECIFE DE CORAL MAQUINAS DE APRENDIZAJE FILTROS GABOR WAVELETS OPENCV AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE |
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Este trabajo se enfoca en la implementación de un detector de arrecife de coral de desempeño rápido que se utiliza para un vehículo autónomo submarino (Autonomous Underwater Vehicle, AUV, por sus siglas en inglés). Una detección rápida de la presencia de coral asegura la estabilización del AUV frente al arrecife en el menor tiempo posible, evitando colisiones con el coral. La detección de coral se hace en una imagen que captura la escena que percibe la cámara del AUV. Se realiza una clasificación píxel por píxel entre dos clases: arrecife de coral y el plano de fondo que no es coral. A cada píxel de la imagen se le asigna un vector característico, el mismo que se genera mediante el uso de filtros Gabor Wavelets. Éstos son implementados en C++ y la librería OpenCV. Los vectores característicos son clasificados a través de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje. El desempeño de cada algoritmo se compara mediante la precisión y el tiempo de ejecución. El algoritmo de Árboles de Decisión resultó ser el más rápido y preciso de entre todos los algoritmos. Se creó una base de datos de 621 imágenes de corales de Belice (110 imágenes de entrenamiento y 511 imágenes de prueba). |
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