Sistema de detección y clasificación automática de granos de polen mediante técnicas de procesado digital de imágenes
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|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2013 |
| Descripción: | En este artículo se presentan los avances en la construcción de un sistema informático que permitirá el reconocimiento y clasificación taxonómica de granos de polen de algunas de las plantas melíferas tropicales más importantes en Costa Rica. Se aplicaron técnicas de pre y post procesado de imágenes digitales a partir de una base de datos de referencia. El sistema digital elaborado aplica filtros a las imágenes, lo cual permite su detección y un realce de sus características y su contorno. Luego, se parametriza y, finalmente, se utiliza un sistema de redes neuronales para el reconocimiento automático de los granos de polen. A través de la implementación de programas informáticos, se pretende pasar de un paradigma cualitativo a uno cuantitativo con el empleo de distintas herramientas matemáticas e inteligencia artificial, de forma que se pueda agilizar el proceso de reconocimiento y clasificación de los granos de polen. Mediante el método de PCA y la suma en las salidas de 30 redes neuronales (AS) se logro obtener una tasa de éxito del 91,67± 3,13, lo cual es altamente promisorio para los efectos del sistema de clasificación automática. |
| País: | Repositorio UNA |
| Institución: | Universidad Nacional de Costa Rica |
| Repositorio: | Repositorio UNA |
| Lenguaje: | Español |
| OAI Identifier: | oai:null:11056/25503 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11056/25503 |
| Palabra clave: | POLEN PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES PALINOLOGÍA MÉTODO DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA) REDES NEURONALES POLLEN PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (PCA) |