Reconocimiento de patrones de imágenes a través de un sistema de visión artificial en MATLAB

John Clark Santa María Pinedo, Carlos Armando Ríos López, Carlos Rodríguez Grández, Cristian Werner García Estrella
{"title":"Reconocimiento de patrones de imágenes a través de un sistema de visión artificial en MATLAB","authors":"John Clark Santa María Pinedo, Carlos Armando Ríos López, Carlos Rodríguez Grández, Cristian Werner García Estrella","doi":"10.51252/RCSI.V1I2.131","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"La visión artificial es una disciplina de la inteligencia artificial que aplica el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de patrones, con el uso algoritmos en ambientes controlados con una cantidad de iteraciones en el procesamiento de imágenes. La proliferación de dispositivos de capturas de imágenes ha generado imágenes digitales en todo el mundo, estas imágenes contienen información que deberían ser utilizadas por las organizaciones públicas y privadas para la toma de decisiones. Los objetivos fueron mejorar el reconocimiento de patrones mediante un sistema de visión artificial, medir el proceso de reconocimiento de patrones, implementar un sistema de visión artificial y medir la relación que existe entre reconocimiento de patrones y el un sistema de visión artificial. Esta fue una investigación aplicada, de tipo cuasi experimental, con corte transversal, la población y muestra de estudio fueron 8 patrones de imágenes, la técnica fue la verificación con lista de chequeo, aplicada a 2 grupos, un grupo control y un grupo experimental. Se concluyó que el tiempo de procesamiento para el reconocimiento de 8 patrones de imágenes del grupo experimental fue de 10,75 segundos y de 67,75 segundos para el grupo control y con un grado de relación entre el reconocimiento de patrones y el sistema de visión artificial de 72 %.","PeriodicalId":441697,"journal":{"name":"Revista Científica de Sistemas e Informática","volume":"271 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-07-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Científica de Sistemas e Informática","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51252/RCSI.V1I2.131","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

La visión artificial es una disciplina de la inteligencia artificial que aplica el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de patrones, con el uso algoritmos en ambientes controlados con una cantidad de iteraciones en el procesamiento de imágenes. La proliferación de dispositivos de capturas de imágenes ha generado imágenes digitales en todo el mundo, estas imágenes contienen información que deberían ser utilizadas por las organizaciones públicas y privadas para la toma de decisiones. Los objetivos fueron mejorar el reconocimiento de patrones mediante un sistema de visión artificial, medir el proceso de reconocimiento de patrones, implementar un sistema de visión artificial y medir la relación que existe entre reconocimiento de patrones y el un sistema de visión artificial. Esta fue una investigación aplicada, de tipo cuasi experimental, con corte transversal, la población y muestra de estudio fueron 8 patrones de imágenes, la técnica fue la verificación con lista de chequeo, aplicada a 2 grupos, un grupo control y un grupo experimental. Se concluyó que el tiempo de procesamiento para el reconocimiento de 8 patrones de imágenes del grupo experimental fue de 10,75 segundos y de 67,75 segundos para el grupo control y con un grado de relación entre el reconocimiento de patrones y el sistema de visión artificial de 72 %.
在MATLAB中通过人工视觉系统进行图像模式识别
人工视觉是一门人工智能学科,它将图像处理应用于模式识别,在受控环境中使用算法,在图像处理中进行多次迭代。图像捕捉设备的扩散在世界各地产生了数字图像,这些图像包含的信息应该被公共和私人组织用于决策。目标是通过人工视觉系统改进模式识别,测量模式识别过程,实现人工视觉系统,测量模式识别与人工视觉系统之间的关系。这是一项应用研究,准实验类型,横断面,人群和研究样本为8个图像模式,技术是检查清单验证,应用于2组,对照组和实验组。完成了处理时间为8组图像模式识别是试点10,75秒和67.75秒的对照组具有关系的模式识别和人工视觉系统72 %。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信