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Exploración de bases de
datos mediante
agrupamiento
Autores: Daniel Aceituno Gómez (100061824)
Miguel Alcolea Sánchez (100066672)
Universidad Carlos III de Madrid
Asignatura: Inteligencia en Redes de Comunicaciones
Estructura
1. Introducción
2. Base teórica
3. Aplicación en Matlab
4. Simulación
1. Introducción
Objetivos:
Estudio de técnicas de clustering
Acercamiento a la visión artificial
Búsqueda de imágenes en bases de datos extensas
Desarrollo y evaluación del código Matlab realizado
Elementos a tener en cuenta:
Procesado de imágenes
Descriptores de Fourier
Agrupamiento mediante k-medias
Distancia Euclídea
2. Base teórica (I)
Procesado de imágenes:
Conversión a coordenadas complejas
Normalización
Descriptores de Fourier:
Descriptor de frontera
Útil para la detección de bordes y contornos
Invariante frente a:
- Traslación
- Rotación
- Escalado
Tolerante a ruido
2. Base teórica (II)
K-medias:
Inicialización aleatoria de centroides
Subdivisión en K clusters
Iterativo con criterio de parada
Distancia Euclídea:
Distancia entre dos puntos de un espacio euclídeo
Útil para comparar similitudes entre imágenes
dE P1,P2 x2 x1 2 y2 y1
2
3. Aplicación
Carga de imágenes y conversión a
complejo
Cálculo de los descriptores de
Fourier
Procesado invarianza de escalado y rotación
Algoritmo?
Siluetas animales marinos
1
Nº Imagen 2
K-medias
Dist. Eucl
4. Simulación
Imágenes de muestra:
4. Simulación
Resultados para imagen 739, k-medias:
4. Simulación
Resultados para imagen 739, distancia Euclídea:
4. Simulación
Resultados para imagen 4482, k-medias:
4. Simulación
Resultados para imagen 4482, distancia Euclídea:
4. Simulación
Resultados para imagen 4405, k-medias:
4. Simulación
Resultados para imagen 4405, distancia Euclídea:
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