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@article{fidalgo_selection_2017-1,

title = {Selection of relevant information to improve image classification using Bag of Visual Words= Selección de información significativa para mejorar la clasificación de imágenes utilizando técnicas de Bag of Visual Words},

author = {Eduardo Fidalgo},

url = {https://buleria.unileon.es/handle/10612/6016},

year  = {2017},

date = {2017-01-01},

urldate = {2017-01-01},

abstract = {Esta tesis propone mejorar la clasificación de imágenes utilizando el método Bag of Words (BoW) mediante la combinación de múltiples mapas de atención. Cada mapa contiene "rebanadas de información" a diferentes alturas, que afectan la clasificación. Al combinar estas rebanadas, se obtiene mejor precisión que usándolas por separado, aunque agregar más rebanadas no siempre mejora el rendimiento.},

keywords = {Bag of Visual Words, Clasificación de Imágenes, Mapas de atención, Optimización de características},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{gonzalez-castro_clasificacion_2016,

title = {Clasificación de imágenes con Bag of Visual Words},

author = {Víctor González-Castro and Enrique Alegre and Eduardo Fidalgo},

url = {https://buleria.unileon.es/handle/10612/11032},

year  = {2016},

date = {2016-01-01},

urldate = {2016-01-01},

abstract = {La clasificación de imágenes permite a los ordenadores identificar qué contenidos o objetos están presentes en una imagen. El modelo Bag of Visual Words (BoVW) es uno de los más utilizados para esta tarea. BoVW consta de varias etapas: muestreo de puntos característicos, descripción de los mismos, creación de un diccionario de palabras visuales mediante agrupamiento, representación global de las imágenes y, finalmente, clasificación para determinar la clase de la imagen. Este capítulo explica detalladamente el modelo BoVW.},

note = {Publisher: Grupo de Visión del Comité Español de Automática (CEA)},

keywords = {Bag of Visual Words, Clasificación de Imágenes, Imágenes},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{fernandez-robles_tecnicas_2015,

title = {Técnicas de reconocimiento de objetos en aplicaciones reales= Object recognition techniques in real applications},

author = {Laura Fernández-Robles},

url = {https://buleria.unileon.es/handle/10612/5446},

year  = {2015},

date = {2015-01-01},

urldate = {2015-01-01},

abstract = {Esta tesis evalúa y propone técnicas de descripción y recuperación de objetos en diferentes aplicaciones reales. Aborda la clasificación de espermatozoides de verraco en función de la integridad de los acrosomas utilizando varias propuestas basadas en características locales invariantes. Además, aporta dos métodos nuevos para la localización de plaquitas y una solución automática para el reconocimiento de plaquitas rotas en fresadoras de bordes que puede ser instalada en línea sin retrasar las operaciones de fabricación. Y, finalmente, evalúa diferentes configuraciones de agrupamientos de puntos clave para la recuperación de objetos y propone un nuevo descriptor, denominado color COSFIRE, en el ámbito del proyecto Advisory System Against Sexual Exploitation of Children. La autora concluye que esta tesis contribuye al entendimiento y la resolución de aplicaciones reales utilizando técnicas de reconocimiento de objetos y clasificación de imágenes},

keywords = {Acrosoma de Espermatozoides, Clasificación de Imágenes, COSFIRE, Reconocimiento de objetos},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}