Clasificación de Mariposas por Modelos de Color HSI y RGB Usando Redes Neuronales

  • Jorge E. Grajales-Múnera Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín
  • Alejandro Restrepo-Martinez Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín
Palabras clave: Perceptrón, back-propagation, mariposa, redes neuronales, análisis del color

Resumen

Este estudio aborda la clasificación de especies de mariposas mediante la implementación de Redes Neuronales Artificiales y el procesamiento de imágenes. Se procesan imágenes de un total de 9 especies de mariposas del género Morpho el cual tiene el azul como color característico. Para realizar la segmentación de la mariposa se usan herramientas de procesamiento de imágenes tales como: binarización, filtrado de bordes y morfología matemática. Para el procesamiento de los datos se obtienen los datos RGB de cada imagen que se llevan al modelo de color HSI con el objetivo de identificar los pixeles que son de color azul y de obtener los datos para realizar el procesamiento en las Redes Neuronales propuestas: Back-propagation y perceptrón. Para la verificación y análisis de resultados se construyen matrices de confusión, se analizan y se toman los resultados de las redes neuronales que muestren los niveles de error más bajos. Se logra llegar a un nivel de error cercano al 1% en la clasificación en algunas especies de mariposas.

Biografía del autor/a

Jorge E. Grajales-Múnera, Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín
Estudiante del Programa de Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín
Alejandro Restrepo-Martinez, Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín
Docente-Investigador del Programa de Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín
Cómo citar
[1]
J. E. Grajales-Múnera y A. Restrepo-Martinez, «Clasificación de Mariposas por Modelos de Color HSI y RGB Usando Redes Neuronales», TecnoL., pp. 669–679, nov. 2013.

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Publicado
2013-11-19
Sección
Ciencias de la Computación

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