Tesis:
Image segmentation with boosted multi-class classifiers
Image segmentation with boosted multi-class classifiers
Año:2018
Áreas de investigación
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Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
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Descripción
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| Segmentar una imagen consiste en dividirla en un conjunto de regiones o segmentos, generalmente dotados de alguna semántica. Es, por lo tanto, uno de los problemas más complejos a los que se enfrenta la visión por computador, pues en el caso más general implica comprender "qué hay en la imagen". En esta tesis abordamos el problema de la segmentación de imágenes planteando una solución supervisada que se apoya en recientes algoritmos de clasificación multi-clase basados en Boosting. | |
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Internacional
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No |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Doctoral |
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Calificación
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Aprobado |
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Fecha
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Participantes
- Autor: Kendrick Cetina Rojas (UPM)
- Director: Luis Baumela Molina (UPM)
- Director: José Miguel Buenaposada Biencit (UPM)
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