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dc.contributor.authorArroyave-Giraldo, Maribel
dc.contributor.authorRestrepo-Martínez, Alejandro
dc.contributor.authorVargas-Bonilla, Francisco
dc.date.accessioned2019-07-18T14:10:07Z
dc.date.accessioned2019-08-20T15:29:04Z
dc.date.available2019-07-18T14:10:07Z
dc.date.available2019-08-20T15:29:04Z
dc.date.issued2011-12-20
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/8
dc.identifier10.22430/22565337.8
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/885
dc.description.abstractUna de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (Region Of Interest, ROI), debido a que ésta influye directamente en los resultados finales del sistema de identificación. Este artículo presenta una comparación entre imágenes que contienen la región de interés de la palma de la mano, obtenidas mediante el uso de técnicas de umbralización, Otsu y Huang para la base de datos PolyU y Otsu e Isodata para la base de datos CASIA. También se realizaron pruebas con dos métodos para la ubicación del cuadrado correspondiente a la ROI, utilizando como medidas de similitud: la correlación, la información mutua, el error cuadrático medio, la relación de uniformidad de la imagen y el área común entre las imágenes, Todo esto, para determinar qué tan similares o diferentes son las imágenes generadas por diferentes métodos de ubicación de ROI y por distintos métodos de umbralización. Esta investigación demostró que efectivamente el cambio de los métodos de umbralización generan cambios en la ROI de la palma de la mano ya que la localización de los puntos valle cambia según el método utilizado. Se concluye finalmente que al variar el método de umbralización, las imágenes generadas por cada método son diferentes y al variar el método de obtención de la ROI la variación es mayor.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)spa
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/8/5
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasspa
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 27 (2011); 119-138eng
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 27 (2011); 119-138spa
dc.subjectRegión de interésspa
dc.subjectbiometríaspa
dc.subjectpalma de la manospa
dc.subjecttratamiento de imágenesspa
dc.subjectmedidas de similitudspa
dc.titleIncidencia de la segmentación en la obtención de región de interés en imágenes de palma de la manospa
dc.title.alternativeIncidencia de la segmentación en la obtención de región de interés en imágenes de palma de la mano
dc.subject.keywordsRegion of interesteng
dc.subject.keywordsbiometricseng
dc.subject.keywordspalmprinteng
dc.subject.keywordsimage processingeng
dc.subject.keywordssimilarity measures.eng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticleseng
dc.typeArtículosspa
dc.relation.ispartofjournalTecnoLógicas
dc.description.abstractenglishOne of the greatest difficulties in pattern recognition and in particular biometric systems based on palmprint, is to obtain at preprocessing stage the adequate calculation of the target region (Region Of Interest, ROI), due to it directly influences the final results of the identification system. This paper presents acomparison among images that contain the region of interest of palmprints. ROIs are extracted using two different segmentation techniques for each database. Otsu and Hang methods are used for the PolyU database, while Otsu and ISODATA methods are used for the CASIA database. To determine the similarity between the ROI extracted from each segmentation method, a comparison test is conducted using the following similarity measures: correlation, mutual information, mean square error, ratio image uniformityand common area between images. This research showed that indeed the change of the segmentation methods generate changes in the ROI of the palmprint, as the location of the valley points change depending on the method. Finally, it concludes that when vary the threshold method, the images generated by each method are different and vary the method of obtaining of the ROI variation is greater.eng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501


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