Segmentación de imágenes de tiempo de vuelo vía clustering espectral co-regularizado (Record no. 56741)
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000 -CABECERA | |
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campo de control de longitud fija | 01754naa a2200229 a 4500 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | AR-LpUFIB |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20250311170448.0 |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | 230201s2014 xx r 000 0 spa d |
024 8# - Otro identificador estandar | |
Número estándar o código | DIF-M7620 |
-- | 7840 |
-- | DIF006965 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
Centro catalogador/agencia de origen | AR-LpUFIB |
Lengua de catalogación | spa |
Centro/agencia transcriptor | AR-LpUFIB |
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Lorenti, Luciano Rolando |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | Segmentación de imágenes de tiempo de vuelo vía clustering espectral co-regularizado |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | 1 archivo (335,5 kB) |
500 ## - NOTA GENERAL | |
Nota general | Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca) |
520 ## - SUMARIO, ETC. | |
Sumario, etc. | Las cámaras de tiempo de vuelo (TOF) generan dos imágenes simultáneas, una de intensidad y una de rango. Esto permite abordar problemas de segmentación donde la información de intensidad o de rango separadamente es insuficiente para extraer los objetos de interés de la escena 3D. En este artículo se presenta un método de segmentación espectral, que combina información de ambas imágenes. Modificando la matriz de afinidad de cada una de las imágenes en función de la otra, se mejora la segmentación de los objetos de la escena. El método propuesto explota dos mecanismos, el primero orientado a reducir la demanda computacional en el cálculo de autovectores de cada matriz, y el segundo destinado a mejorar el rendimiento de la segmentación. Se presentan resultados experimentales sobre dos conjuntos de imágenes reales, que permiten evaluar el método propuesto. |
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL | |
Encabezamiento principal del original | Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (20mo : 2014 : Buenos Aires, Argentina) |
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | SEGMENTACIÓN |
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO | |
Término no controlado | imágenes de rango |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Giacomantone, Javier Oscar |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | De Giusti, Armando Eduardo |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
Tipo de ítem Koha | Capítulo de libro |
Estado de retiro | Estado de pérdida | Estado dañado | Disponibilidad | Colección | Biblioteca permanente | Biblioteca actual | Fecha de adquisición | Total de préstamos | Signatura topográfica completa | Fecha visto por última vez | Identificador Uniforme del Recurso | Precio válido a partir de | Tipo de ítem Koha |
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Recurso en Línea | Biblioteca digital | Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca de la Facultad de Informática | 11/03/2025 | A0839 | 11/03/2025 | http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1536 | 11/03/2025 | Capítulo de libro |