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dc.contributor.authorFernández, José Armando; M.Sc. Grupo de Investigación en Percepción y Robótica GEPRO, Universidad Antonio Nariño, Ibaguéspa
dc.contributor.authorAlvarado Moreno, José David; Ingeniero Electrónico. Grupo Percepción y Robótica GEPRO, Universidad Antonio Nariño, Ibagué,spa
dc.contributor.authorFlorián, Diego Mauricio; Ingeniero Electrónico. Grupo de Investigación en Percepción y Robótica GEPRO.Universidad Antonio Nariño, Ibaguéspa
dc.contributor.authorSánchez, César Augusto; Ingeniero Electrónico. Grupo de Investigación en Percepción y Robótica GEPRO. Universidad Antonio Nariño, Ibaguéspa
dc.date.issued2010-06-30spa
dc.identifierhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/354spa
dc.identifier10.15332/iteckne.v7i1.354spa
dc.descriptionEn este artículo se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes para la detección de defectos en textiles en el sector industrial. Se evalúa el desempeño de tres técnicas espaciales con descriptores estadísticos para la extracción de características que son finalmente clasificados mediante una red neuronal. Para el desarrollo del proyecto se utilizó la base de datos texUAN del grupo de investigación GEPRO de la universidad Antonio Nariño.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangaspa
dc.relationhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/354/316spa
dc.relation/*ref*/Julsing B. K., Face Recognition With Local Binary Pattern. Department Of Electrical Ingineering, Mathematics & Computer Science (EEMCS). University Of Twente. The Netherlands, 2007spa
dc.relation/*ref*/Laws K., “Textured Image segmentation,” Ph.D. Dissertation, University of Southern California, January, 1980spa
dc.relation/*ref*/Zucker, S.W. , Terzopoulos. Finding structure in coocurrence matrices for texture analysis. Computer Graphics and Image Proc. Vol 2:286-308, 1980spa
dc.relation/*ref*/Haralick R. M., Textural Features for Image Classification. IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics. Vol. 3, pages 610-621, 1973spa
dc.relation/*ref*/Clausi D.A., Jernigan M.E., A Fast Method to Determine Co-occurrence Textura Features. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 3, pages 610- 621, 197spa
dc.relation/*ref*/Davies E.R, Machine Vision Theory, Algorithms, Practicalities, El Sevier, 3 edition, 2005spa
dc.relation/*ref*/Alvarado J, Fernández J, Análisis de textura en imágenes a escala de grises, utilizando patrones locales binarios (LBP), Memorias XV Simposio De Tratamiento De Señales, Imágenes Y Visión Artificial - STSIVA, Pag 95-100, 2010spa
dc.relation/*ref*/Pietikainem M., Image Analysis with Pattern Local Binary. Image Analysis, SCIA 2005 Proceedings, Lecture Notes in Computer Science 3540, Springer, pages 115-118. 2005spa
dc.relation/*ref*/Maenpaa T., M. et.al, “Robust Texture Classification by Subsets of Local Binary Patterns”, Proceedings of the 15th International Conference on Pattern Recognition, 2000, Vol. 3, 3-7, Pages 939-942spa
dc.relation/*ref*/Harwood D, Ojala T, Pietikäinen M, Kelman S & Davis S, Texture classification by center-symmetric auto-correlation, using Kullback discrimination of distributions. Technical report, Computer Vision Laboratory, Center for Automation Research, University of Maryland, College Park, Maryland. CAR-TR-678, 1993spa
dc.rightsCopyright (c) 2018 ITECKNEspa
dc.titleEstudio comparativo de técnicas espaciales para la identificación de defectos en textilesspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposaltextura, procesamiento de imágenes, redes neuronales, patrones locales binarios, energía de Laws, matriz de co-ocurrencia.spa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/article
dc.relation.citationissueITECKNE; Vol. 7, núm. 1 (2010); 75-82spa
dc.relation.citationissue2339-3483spa
dc.relation.citationissue1692-1798spa


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