Deteccin̤ de grupos de fajillas en img̀enes de paquetes de billete en diversas condiciones de iluminacin̤ y fondo mediante un clasificador SVM
Este artc̕ulo presenta los resultados de una clasificacin̤ binaria de img̀enes con dos diferentes condiciones de iluminacin̤ y fondo para un problema especf̕ico de deteccin̤ de grupos de fajillas en paquetes de billete. La deteccin̤ se lleva a cabo con un clasificador <U+0093>Support Vector Ma...
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| Format: | Llibre |
| Idioma: | espanyol |
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| Accés en línia: | Deteccin̤ de grupos de fajillas en img̀enes de paquetes de billete en diversas condiciones de iluminacin̤ y fondo mediante un clasificador SVM |
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| 246 | |a Strips groups detection in images of banknote packages in different lighting and background conditions using an SVM classifier | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2017 | ||
| 520 | 3 | |a Este artc̕ulo presenta los resultados de una clasificacin̤ binaria de img̀enes con dos diferentes condiciones de iluminacin̤ y fondo para un problema especf̕ico de deteccin̤ de grupos de fajillas en paquetes de billete. La deteccin̤ se lleva a cabo con un clasificador <U+0093>Support Vector Machines<U+0094> entrenado con vectores caracters̕ticos obtenidos de las img̀enes mediante la aplicacin̤ de la transformada wavelet y de la tčnica de concatenacin̤ de histograma. Para cada condicin̤ de fondo e iluminacin̤ se entrena un clasificador diferente, se obtiene la matriz de confusin̤ de cada uno y luego se comparan mediante los parm̀etros de recall, especificidad, precisin̤, exactitud y Fscore.1. Introduccin̤El recibo de consignaciones provenientes de bancos comerciales es uno de los procesos que debe llevar a cabo el Banco de la Repb͠lica de Colombia para cumplir con sus funciones encomendadas en la constitucin̤ [1]. Las consignaciones son realizadas en paquetes que deben contener cien fajos de billete agrupados en grupos de cinco, los cuales son inspeccionados y contados de manera visual por un trabajador de la entidad para dar conformidad a la consignacin̤.En ocasiones no se detectan inconsistencias en los paquetes consignados lo que conlleva consecuencias para el Banco de la Repb͠lica como descuadres contables y trm̀ites administrativos, y consecuencias para el trabajador como presentacin̤ de informes, pago de diferencias y procesos disciplinarios. Esta situacin̤ motiva a proponer una solucin̤ tecnolg̤ica que apoye a los funcionarios en dicha labor.Podra̕ pensarse en soluciones triviales a la deteccin̤ de fajos faltantes como pesar el paquete y compararlo con un valor de referencia, sin embargo, esto presentara̕ complicaciones ya que un billete muy deteriorado, por el polvo y la humedad que va adquiriendo a travš de los aǫs, presenta un grosor y un peso mayores a los de un billete en buen estado. Adicionalmente, el procedimiento de la entidad establece que la verificacin̤ debe realizarse de manera visual mediante conteo de grupos de fajillas [2].La visin̤ artificial busca imitar el proceso de percepcin̤ visual que los humanos realizamos y ha venido utilizǹdose en diferentes aplicaciones como reconocimiento p̤tico de caracteres, inspeccin̤ de maquinaria, ventas al por menor, img̀enes mďicas, seguridad automotriz, vigilancia, entre otros. Adems̀, ha servido como un sistema de control de calidad en diferentes industrias [3]. Por esta razn̤ se contempla como una opcin̤ adecuada para implementar la solucin̤ tecnolg̤ica al proceso.El reconocimiento de grupos de fajillas en paquetes de billetes corresponde a un problema de clasificacin̤ binaria donde un algoritmo se encarga de establecer si una imagen pertenece o no a una categora̕ especf̕ica. Como casi todo problema de visin̤ artificial requiere de una serie de pasos para lograr el objetivo como lo son un preprocesamiento de las img̀enes para adecuarlas de forma que facilite el anl̀isis posterior de štas, una obtencin̤ de caracters̕ticas del objeto a reconocer que lo diferencien de los dems̀ y una clasificacin̤ basada en dichas caracters̕ticas. | |
| 650 | \ | \ | |a Moneda |
| 650 | \ | \ | |a Modelos matemt̀icos |
| 650 | \ | \ | |a Mejoramiento de procesos |
| 650 | \ | \ | |a Algoritmos (Computadores) |
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| 650 | \ | \ | |a Mathematical models |
| 650 | \ | \ | |a Process improvement |
| 650 | \ | \ | |a Computer algorithms |
| 650 | \ | \ | |a Clasificacin̤ binaria |
| 650 | \ | \ | |a concatenacin̤ de histograma |
| 650 | \ | \ | |a matriz de confusin̤ |
| 650 | \ | \ | |a support vector machines |
| 650 | \ | \ | |a transformada wavelet. |
| 650 | \ | \ | |a Binary classification |
| 650 | \ | \ | |a confusion matrix |
| 650 | \ | \ | |a histogram concatenation |
| 650 | \ | \ | |a support vector machines |
| 650 | \ | \ | |a wavelet transform |
| 700 | \ | \ | |a Florez Carvajal Daniel Mauricio |
| 700 | \ | \ | |a Garnica Gaitǹ Germǹ Andrš |
| 700 | \ | \ | |a Universidad Libre, Bogot̀ |
| 856 | |z Deteccin̤ de grupos de fajillas en img̀enes de paquetes de billete en diversas condiciones de iluminacin̤ y fondo mediante un clasificador SVM |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/deteccion-de-grupos-de-fajillas-en-imagenes-de-paquetes-de-billete-en-diversas-condiciones-de-iluminacion-y-fondo-mediante-un-clasificador-svm | ||