Mostra el registre d'ítem simple

dc.contributorVegas Lozano, Esteban
dc.contributorReverter Comes, Ferran
dc.contributor.authorSampaio, Paulo Eduardo
dc.date.accessioned2015-10-05T10:08:27Z
dc.date.issued2015-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/77312
dc.description.abstractThis report presents a complete framework to segment color pictures into regions, classify these regions as "interesting" or "not interesting" and extract color information from the interesting regions. It proposes the segmentation using k-means and the classification using kNN and SVM (Support Vector Machines). It also details the color space transformation and why they need to be done. There is a detailed example of the framework being used in a real dataset with the respective results commented and explained.
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.publisherUniversitat de Barcelona
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica::Anàlisi multivariant
dc.subject.lcshMultivariate analysis
dc.subject.otherMachine learning
dc.subject.otherComputer vision
dc.subject.otherImage processing
dc.subject.otherColor image segmentation
dc.subject.otherArtificial intelligence
dc.subject.otherSVM
dc.subject.otherK-means
dc.subject.otherKNN
dc.titleMachine learning algorithms for color image segmentation
dc.typeMaster thesis
dc.subject.lemacAnàlisi multivariable
dc.subject.amsClassificació AMS::62 Statistics::62H Multivariate analysis
dc.identifier.slugFME-1144
dc.rights.accessOpen Access
dc.date.lift10000-01-01
dc.date.updated2015-07-11T05:37:17Z
dc.audience.educationlevelMàster
dc.audience.mediatorUniversitat Politècnica de Catalunya. Facultat de Matemàtiques i Estadística
dc.audience.degreeMÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA (Pla 2013)


Fitxers d'aquest items

Thumbnail

Aquest ítem apareix a les col·leccions següents

Mostra el registre d'ítem simple