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dc.contributor.advisorQuiroga Sepúlveda, Julián Armando
dc.creatorCorzo Ussa, Germán Darío
dc.date.accessioned2018-04-18T15:20:38Z
dc.date.available2018-04-18T15:20:38Z
dc.date.created2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10554/34077
dc.description.abstractEn el presente trabajo se establece un método para segmentación semántica de imágenes cartográficas de paisajes tropicales colombianos a través del análisis supervisado de grupos de pixeles en tres clases: vegetación, fuentes de agua y otros objetos (elementos extraños en la naturaleza del paisaje). La técnica planteada permite integrar las características de color, textura y bordes presentes en el contexto de grupos de pixeles y transformar el espacio de múltiples canales directamente en un espacio vectorial Euclidiano. Con ello se logra mejorar el tiempo de procesamiento de maquina al tener una representación estadística de los datos en lugar de una gran cantidad de datos crudos pixel por pixel y permite clasificar los datos utilizando técnicas de máquinas de aprendizaje. Finalmente se hace un análisis de error tanto en el entrenamiento de la máquina como en la clasificación.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectSegmentaciónspa
dc.subjectSemánticaspa
dc.titleSegmentación semántica para imágenes de paisajes tropicalesspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.rights.licenseDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.spa
dc.subject.lembMaestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembSemánticaspa
dc.type.spaTesis de maestríaspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónicaspa
dc.rights.accesRightsAcceso Abiertospa
dc.description.abstractenglishIn the present work a method is established for semantic segmentation of cartographic images of Colombian tropical landscapes through the supervised analysis of groups of pixels in three classes: vegetation, water sources and other objects (strange elements in the nature of the landscape). The proposed technique allows integrating the characteristics of color, texture and edges present in the context of groups of pixels and transform the space of multiple channels directly into a Euclidean vector space. This is achieved by improving the machine processing time by having a statistical representation of the data instead of a large amount of raw data pixel by pixel and allows classifying the data using machine learning techniques. Finally, an error analysis is made in both machine training and classification.spa
dc.subject.subjectenglishSegmentationspa
dc.subject.subjectenglishSemanticspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/draft


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