Palabras clave
descriptor SIFT
algoritmo Geometric Hashing
Cómo citar
Compartir
Descargas
Societal impact
Resumen
En el presente trabajo se desarrolla un algoritmo para la detección y agrupación de logos en imágenes. Para la detección de logos se usa el descriptor "Scale-Invariant Feature Transform" (SIFT) que es uno de los más estudiado y usado en la detección de patrones en los campos de análisis de imágenes y visión por computadora (computer vision). Luego, se desarrolla un algoritmo geométrico para la agrupación y el conteo de los logos detectados. Este algoritmo se basa en el algoritmo llamado "Geometric Hashing". Finalmente, se realizan pruebas para analizar la robustez del algoritmo.
Referencias
Hu, M. 1962. "Visual Pattern Recognition by Moment Invariants". IRE Trans. Information Theory. 2 (IT-8), 179-187.
Pratt, W. 2007. "Digital Image Processing", Willey, 4th edition.
Mikolajczyk, K., Tuytelaars, T., Schmid, C., Zisserman, A., Matas, J., Schaffalitzky, F., Kadir, T., and Van Gool, L. 2005. "A Comparison of Affine Region". International Journal of Computer Vision. 65 (1-2), 43-72.
Lowe, D. 2004. "Distinctive Image Features from Scale - invariant Keypoints". International Journal on Computer Vision. 60 (2), 91-110.
Forsyth, D. and Ponce, J. 2002. "Computer Vision: A Modern Approach", Prentice Hall.
Mikolajczyk, K. and Schmid, C. 2003. "A Performance Evaluation of Local Descriptors". Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 3.0.