Segmentación de Imágenes con el Algoritmo de Agrupamiento Fuzzy ART
Método para clasificar patrones utilizando redes neuronales basadas en ART
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La segmentación es una operación importante del procesamiento de imágenes, es una primera etapa para la manipulación, análisis o reconocimiento de patrones por medio de la computadora, los métodos convencionales consisten en segmentarlas en regiones significantes usando operaciones que involucran decisiones estrictas e interpretaciones precisas pero las regiones en una imagen no son siempre definidas exactamente. El interés creciente de los conjuntos difusos para el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones es debido a su capacidad para representar lo impreciso. La sín...
La segmentación es una operación importante del procesamiento de imágenes, es una primera etapa para la manipulación, análisis o reconocimiento de patrones por medio de la computadora, los métodos convencionales consisten en segmentarlas en regiones significantes usando operaciones que involucran decisiones estrictas e interpretaciones precisas pero las regiones en una imagen no son siempre definidas exactamente. El interés creciente de los conjuntos difusos para el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones es debido a su capacidad para representar lo impreciso. La síntesis entre algoritmos de agrupamiento y la teoría de conjuntos difusos ha conducido al desarrollo de varios algoritmos de agrupamiento ¿Fuzzy¿. La Teoría de la Resonancia Adaptable (ART) en las redes neuronales ha permitido el impulso de una técnica para la clasificación de patrones con valores tanto binarios como reales. El trabajo propuesto en el libro y sus resultados, están enfocados al uso del algoritmo de agrupamiento ¿Fuzzy ART¿, se define una técnica para segmentación de imágenes como una forma de realizar clasificación de patrones utilizando redes neuronales artificiales basadas en ART.
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