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1. Verfasser: Daniel Mauricio Florez Carvajal
Format: Artículo científico
Sprache:es
Veröffentlicht: Universidad Libre 2017
Schlagworte:
Online-Zugang:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=757979601006
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author Daniel Mauricio Florez Carvajal
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contents Detección de grupos de fajillas en imágenes de paquetes de billete en diversas condiciones de iluminación y fondo mediante un clasificador SVM Daniel Mauricio Florez Carvajal Germán Andrés Garnica Gaitán Ingeniería matriz de confusión transformada wavelet Clasificación binaria support vector machines concatenación de histograma Este artículo presenta los resultados de una clasificación binaria de imágenes con dos diferentes condiciones de iluminación y fondo para un problema específico de detección de grupos de fajillas en paquetes de billete. La detección se lleva a cabo con un clasificador “Support Vector Machines” entrenado con vectores característicos obtenidos de las imágenes mediante la aplicación de la transformada wavelet y de la técnica de concatenación de histograma. Para cada condición de fondo e iluminación se entrena un clasificador diferente, se obtiene la matriz de confusión de cada uno y luego se comparan mediante los parámetros de recall, especificidad, precisión, exactitud y Fscore. 2017 artículo científico 2619-6581 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=757979601006 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7579 Avances application/pdf Universidad Libre Avances (Colombia) Num.1 Vol.14
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Detección de grupos de fajillas en imágenes de paquetes de billete en diversas condiciones de iluminación y fondo mediante un clasificador SVM Daniel Mauricio Florez Carvajal Germán Andrés Garnica Gaitán Ingeniería matriz de confusión transformada wavelet Clasificación binaria support vector machines concatenación de histograma Este artículo presenta los resultados de una clasificación binaria de imágenes con dos diferentes condiciones de iluminación y fondo para un problema específico de detección de grupos de fajillas en paquetes de billete. La detección se lleva a cabo con un clasificador “Support Vector Machines” entrenado con vectores característicos obtenidos de las imágenes mediante la aplicación de la transformada wavelet y de la técnica de concatenación de histograma. Para cada condición de fondo e iluminación se entrena un clasificador diferente, se obtiene la matriz de confusión de cada uno y luego se comparan mediante los parámetros de recall, especificidad, precisión, exactitud y Fscore. 2017 artículo científico 2619-6581 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=757979601006 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7579 Avances application/pdf Universidad Libre Avances (Colombia) Num.1 Vol.14
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