Técnicas de clasificación de objetos en imágenes
Una aplicación en el reconocimiento de los componentes citoplasmáticos de células reproductoras del zooplancton
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Las imágenes digitales por lo general se representan en color o niveles de grises y son una fuente de información muy importante. Por ello, los desarrollos teóricos y tecnológicos que permitan interpretarlas con el fin de obtener el mayor provecho de la información que contienen, ocupan un lugar muy importante en el quehacer científico actual. La combinación de técnicas de procesamiento digital de imágenes, reconocimiento de patrones e inteligencia artificial permiten una mejor extracción de características de la imagen y por tanto un análisis más eficiente de los objetos que la c...
Las imágenes digitales por lo general se representan en color o niveles de grises y son una fuente de información muy importante. Por ello, los desarrollos teóricos y tecnológicos que permitan interpretarlas con el fin de obtener el mayor provecho de la información que contienen, ocupan un lugar muy importante en el quehacer científico actual. La combinación de técnicas de procesamiento digital de imágenes, reconocimiento de patrones e inteligencia artificial permiten una mejor extracción de características de la imagen y por tanto un análisis más eficiente de los objetos que la componen. El zooplancton representa la principal fuente de alimento marina y por ese motivo es muy importante su estudio para determinar cuáles son los factores que afectan su producción e influir en estos. Este trabajo propone un nuevo algoritmo que posibilita el análisis de cortes de tejidos en imágenes de células reproductoras del zooplancton y realiza una comparación entre diferentes redes neuronales para seleccionar el mejor clasificador a la hora de extraer el porciento de píxeles destinados a los componentes integrantes de su citoplasma, que constituyen la base para diferentes estudios biológicos.
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