SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
 issue79Automatic segmentation of lizard spots using an active contour modelAn insight to the automatic categorization of speakers according to sex and its application to the detection of voice pathologies: A comparative study author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia

Print version ISSN 0120-6230

Abstract

GOMEZ-VILLA, Alexander; DIEZ-VALENCIA, Germán  and  SALAZAR-JIMENEZ, Augusto Enrique. Modelo de segmentación de campos aleatorios de Markov para imágenes de manchas de lagarto. Rev.fac.ing.univ. Antioquia [online]. 2016, n.79, pp.41-49. ISSN 0120-6230.  http://dx.doi.org/10.17533/udea.redin.n79a05.

La identificación de animales para estudio y conservación de la fauna puede ser realizada usando características de apariencia fenotípica como manchas, rayas o forma, teniendo la ventaja de que este enfoque no causa ningún daño al sujeto de estudio. Debido a que la identificación visual debe hacerse a través de la inspección, un experto revisa potencialmente cientos o miles de imágenes. En este trabajo se realiza un análisis con varios algoritmos clásicos de segmentación y preprocesamiento como: binarización, ecualización del histograma y corrección de la saturación. Contra los enfoques clásicos de segmentación, un modelo de segmentación basado en campos aleatorios de Markov para segmentación de manchas es propuesto y probado en imágenes ideales, estándares y desafiantes. Como sujeto de estudio es usado el lagarto Diploglossus millepunctatus. El método propuesto alcanzó una eficiencia máxima de 84,87%.

Keywords : Belief propagation; redes Markovianas; corte de grafos; biométrica animal; campos aleatorios de Markov; Diploglossus millepunctatus.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )