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dc.contributor.advisorApaza Cutipa, Renzoes_PE
dc.contributor.authorTito Valdez, Henry Niltones_PE
dc.date.accessioned2024-08-21T20:43:31Z
dc.date.available2024-08-21T20:43:31Z
dc.date.issued2020-01-16
dc.identifier.urihttps://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/22719
dc.description.abstractLa segmentación suele presentar el paso inicial, y al mismo tiempo, el más crucial en un sistema de evaluación de imágenes porque sus resultados influirán en los pasos posteriores. La intención de este estudio es analizar la efectividad de la segmentación, automática no supervisada de imágenes mediante agrupamiento espectral. El algoritmo guio este trabajo para desarrollar un método de segmentación de imágenes que resuelve dos problemas principales, primero, reducir los tiempos de ejecución y segundo, lograr la segmentación en regiones coherentes en una determinada imagen, de manera que creamos que se han logrado satisfactoriamente los objetivos planteados. Se realizó la implementación de una aplicación informática que realiza de forma automática la segmentación de imágenes mediante agrupamiento espectral, esta se realizó en lenguaje de programación R, la implementación de los siguientes módulos, adquisición preprocesamiento (Smootting y Redimensionamiento), vector, cálculo de la matriz de conversión similaridad, de matriz imagen, matriz a Laplaciana Normalizada/ unnormalizada, Proyectar en la imagen original, los desenlaces mostraron que procedimiento de segmentación propuesto tiene una efectividad promedio de 91.5% mediante el puntaje F1, 90.5% mediante el Coeficiente Dice y una efectividad del 90.7% según el nómina de Jaccard. Es decir que el enfoque propuesto tiene una efectividad promedio mayor al 90%.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.subjectAgrupamiento espectrales_PE
dc.subjectMétrica de precisiónes_PE
dc.subjectPixeleses_PE
dc.subjectSegmentación automáticaes_PE
dc.subjectSegmentación de imágeneses_PE
dc.titleSegmentación automática no supervisada de imágenes mediante agrupamiento espectrales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMagister Scientiae en Informática con mención en Ingeniería de Softwarees_PE
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ingeniería de Softwarees_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgradoes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7089-2812es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
renati.discipline612357es_PE
renati.jurorHuata Panca, Percyes_PE
renati.jurorTumi Figueroa, Ernesto Nayeres_PE
renati.jurorVillasante Saravia, Fredy Erickes_PE
renati.author.dni40200927
renati.advisor.dni42676385


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