Metodología de optimización de enjambre múltiple para la clasificación de imágenes
Clasificación de las imágenes
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El reconocimiento automático por parte de los seres humanos de imágenes fijas y de vídeo se ha convertido en un área de investigación muy importante y vigorosa en las comunidades de procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, redes neuronales y visión por ordenador. El reconocimiento de imágenes es una de las capacidades más extraordinarias de la visión humana. El núcleo y la parte central de la investigación sobre imágenes es la clasificación y la extracción. Aunque se ha desarrollado el reconocimiento de imágenes por parte de seres humanos y máquinas informáticas...
El reconocimiento automático por parte de los seres humanos de imágenes fijas y de vídeo se ha convertido en un área de investigación muy importante y vigorosa en las comunidades de procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, redes neuronales y visión por ordenador. El reconocimiento de imágenes es una de las capacidades más extraordinarias de la visión humana. El núcleo y la parte central de la investigación sobre imágenes es la clasificación y la extracción. Aunque se ha desarrollado el reconocimiento de imágenes por parte de seres humanos y máquinas informáticas, sigue siendo un reto diseñar un sistema automático para la tarea en cuestión. La razón es que la iluminación, el fondo complejo, el ángulo visual y la expresión de variación de las imágenes son muy variables en el mundo real. Se han propuesto varias técnicas para la detección de imágenes, como la coincidencia de gráficos, las redes neuronales y las características geométricas. Aunque los investigadores de psicología, ciencias neuronales, ingeniería, procesamiento de imágenes y visión por ordenador han investigado una serie de cuestiones relacionadas con el reconocimiento de imágenes por parte de seres humanos y máquinas, sigue siendo necesario diseñar un sistema automático para esta tarea, especialmente cuando se requiere una identificación en tiempo real.
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