Proceso de segmentación

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Nancy Andrade , Mariher Morales y Casilda Andrade

Nancy Andrade , Mariher Morales y Casilda Andrade

La información presentada en esta investigación se ge- neró a través del trabajo de campo realizado en los esta- blecimientos franquiciados de comida rápida ubicados en los principales malls del municipio Maracaibo. Dado que el objetivo de este artículo consistió en analizar el proceso de segmentación del mercado como base para el posicio- namiento de las franquicias de comida rápida en el muni- cipio Maracaibo, se profundizaron los siguientes indica- dores: elaboración de investigaciones de mercado, núme- ro de segmentos de mercado, tipos de variables demográ- ficas, tipos de estratos socioeconómicos, tipos de variables basadas en el comportamiento y estrategias de diferencia- ción del servicio en este sistema de franquicias.

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Deteccin de astrocitoma cerebral infantil aplicando segmentacin de imgenes y morfologa matemtica

Deteccin de astrocitoma cerebral infantil aplicando segmentacin de imgenes y morfologa matemtica

En este trabajo proponemos una alternativa al proceso de segmentación tradicional empleando separación de canales y las operaciones básicas de morfología matemática, además de proponer una modificación al sistema de color YIQ denominado R1G1B1, empleando operaciones como mezcla y multiplicación de imágenes, además de una ordenación vectorial por pixel, que permite la eliminación de ruido y la detección exacta de zonas de interés, basadas en umbrales obtenidos mediante una fase de experimentación en imágenes cromáticas.

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Estimación de parámetros de modelos a priori para segmentación contextual de imágenes

Estimación de parámetros de modelos a priori para segmentación contextual de imágenes

El Capítulo se organizará como sigue: en la Sección 3.2 se darán las definiciones y los resultados básicos necesarios para el trabajo siguiendo la notación utilizada en el libro de Georgii [27]. Esto permitirá transcribir resultados probados allí para luego utilizarlos. En la Sección 3.3 se definirá esperanza condicional, y se verá porqué las especificaciones pueden ser vistas como las probabilidades condicionales π ϑ Λ . En la Sección 3.4 se darán condiciones necesarias y suficientes para que las especificaciones sean invariantes, dentro de la clase de modelos exponenciales con la que se trabajará. En la Sección 3.5 se definirán los modelos de Potts y se mostrará un ejemplo de modelo con especificaciones invariantes por traslaciones y otro no invariante. Ambos ejemplos se contextualizan dentro del proceso de segmentación de imágenes, y fueron el origen del presente trabajo, debido a que se deseaba probar la consistencia del estimador se introdujo en el trabajo Gimenez et al. [33], y que se desarrolla detalladamente en la Sección 4.2. En la Sección 3.6 se dará una nueva versión de la Ley fuerte de los grandes números para variables independientes no idénticamente distribuidas que se utilizará en la prueba de los Teoremas principales de consistencia fuerte. En la Sección 3.7 se explicará en que consiste una muestra de un modelo definido sobre un espacio infinito y se detalla la significancia de analizar las propiedades asintóticas del estimador de PMV. En la Sección 3.8 se desarrollarán las pruebas de consistencia fuerte mencionadas. Por último, en la Sección 3.9 abordamos el problema de obtener realizaciones de un determinado modelo, centrándonos particularmente en el modelo de Potts isotrópico sin campo externo, por medio de los algoritmos Gibbs Sampler y Swendsen-Wang.

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Segmentación de imágenes para el análisis de eritrocitos en microscopía celular

Segmentación de imágenes para el análisis de eritrocitos en microscopía celular

Este capítulo está formado por ocho epígrafes donde se abordan los materiales y métodos utilizados en el trabajo. El epígrafe 2.1 es introductorio y el epígrafe 2.2 trata sobre las características de las imágenes utilizadas en el trabajo. En el epígrafe 2.3 se explica el esquema general de los procesos de segmentación utilizados. En el epígrafe 2.4 se abordan los métodos de segmentación mediante los algoritmos de Otsu y de Lloyd, explicando la implementación en Matlab y los criterios de comparación de forma subjetiva que se adoptaron para evaluar la calidad de los mismos. El epígrafe 2.5 trata sobre los pasos adicionales que se utilizan en el proceso de segmentación realizado, tales como rellenar “huecos”, eliminar células que tocan los bordes y eliminar elementos de pequeño tamaño presentes en la imagen luego de segmentarla, que no forman parte de los eritrocitos y que son artefactos presentes en la imagen. El epígrafe 2.6 trata sobre la segmentación de los eritrocitos que se superponen o se tocan, la detección de los mismos y la separación mediante la transformada watershed. En el epígrafe 2.7 se explica como se realizó la separación de las células segmentadas y la estructura de almacenamiento adoptada. Por último, en el epígrafe 2.8 se exponen las conclusiones del capítulo.

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Separación de agregados en imágenes de microscopía celular

Separación de agregados en imágenes de microscopía celular

Este problema de superposición de áreas podría ser en gran parte solucionado usando el microscopio con un mismo foco, pero la adquisición de imágenes es mucho más lenta, por lo que es poco utilizado actualmente en pruebas de gran proyección en la medicina. Además, ambas fuentes de imágenes (confocal o microscopio fluorescente) presentan perturbaciones similares debido a la auto-fluorescencia del medio, el ruido de adquisición inducido por el detector de cámara, y varias imperfecciones del sistema óptico, [4], [5]. Se han desarrollado diversos estudios con el objetivo de segmentar células solapadas, ya que es una de las principales dificultades que enfrentan las imágenes de citología, permaneciendo como un tema abierto a la investigación científica y a la búsqueda de nuevas soluciones, debido a la importancia médica que de ella se deriva. Por lo tanto, el proceso de segmentación desarrollado para extraer cada célula y lograr una caracterización de forma confiable y una descripción de la estructura celular, es un reto que enfrenta hoy en día el procesamiento digital de imágenes en microscopía celular, cuyas soluciones definitivas no han sido todavía encontradas.

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Diagnóstico y plan de acción: Empresa Öffnung - análisis: mejora y funcionamiento de procesos y sistemas de la empresa

Diagnóstico y plan de acción: Empresa Öffnung - análisis: mejora y funcionamiento de procesos y sistemas de la empresa

La instancia clave que se debe tener en cuenta a la hora de elegir un proveedor es la colocación de las ventanas. La producción de filtraciones puede causar daños y demoras en las obras. Por este motivo, el consumidor suele focalizar su atención aquí a la hora de realizar una compra. Los plazos de entrega y las resoluciones técnicas también son una parte fundamental del proceso de compra que ejercen los clientes por lo que, como se dijo anteriormente, la recomendación adopta un rol fundamental en este suceso porque genera un valor adicional, la confianza en que la calidad de la obra va a estar garantizada.

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Herramienta para segmentación y anotación manual de imágenes médicas [recurso electrónico]

Herramienta para segmentación y anotación manual de imágenes médicas [recurso electrónico]

En el proceso de anotación también es importante contar con un mecanismo para la segmentación manual de las imágenes. Tarea que, dependiendo de la complejidad de las mismas, puede ser sumamente tediosa y requerir de una gran cantidad de tiempo, aún si es realizada en un computador. Esta tarea que pareciera sencilla conlleva a resultados no repetibles, y su calidad va empeorando debido al cansancio visual que produce este tipo de trabajo. En este sentido, se hará especial énfasis en lograr que una herramienta semiautomática facilite la labor del usuario, y minimice los errores asociados con el uso de herramientas de anotación manuales.

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Estrategias de comunicaciones de marketing y su impacto en la difusión de los postgrados: caso universidad caleña

Estrategias de comunicaciones de marketing y su impacto en la difusión de los postgrados: caso universidad caleña

¾ Proceso. Los gerentes inteligentes saben que, en lo que se refiere a los servicios, la manera en la que una empresa hace su trabajo es tan importante como lo que hace, especialmente si se trata de un producto muy común, ofrecido por muchos competidores. Así pues, la creación y entrega de elementos de productos requiere el diseño y la implementación de procesos eficaces. Con frecuencia, los clientes intervienen de manera activa en estos procesos, especialmente cuando actúan como coproductores. Los procesos mal diseñados provocan una estrategia de servicios lenta, burocrática e ineficiente, pérdida de tiempo y una experiencia decepcionante. Además, dificultan el trabajo del personal que tiene contacto con el cliente, lo que da como resultado una baja productividad y una mayor probabilidad de que el servicio fracase.

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Propuesta de segmentación de los microempresarios para mejorar los programas de fomento de competitividad y productividad de la micro empresa en la provincia de Trujillo

Propuesta de segmentación de los microempresarios para mejorar los programas de fomento de competitividad y productividad de la micro empresa en la provincia de Trujillo

La intervención pública presenta enfoques particulares y dispersos de cómo hacer promoción a favor de la MYPE. Así tenemos, además del Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo, a el Ministerio de Agricultura, el Ministerio de Producción, el Ministerio de Comercio Exterior y Turismo, el Ministerio de la Mujer y Desarrollo Social, el Ministerio de Vivienda, de Transportes y Comunicaciones, el Consejo Nacional de Competitividad, el Consejo Nacional de Descentralización, así como los gobiernos regionales y locales. Tal como se ha sustentado, cada microempresario tiene necesidades y problemas diferentes por resolver. En ese sentido se entiende que la actividad emprendedora adecuadamente fomentada, con actividades de apoyo a su medida y de acuerdo a sus necesidades de acuerdo a una segmentación en su respectivo ámbito geográfico, puede contribuir a la mejora de la competitividad y productividad nacional.

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Segmentación de imágenes a través de reconstrucción morfológica en niveles de gris

Segmentación de imágenes a través de reconstrucción morfológica en niveles de gris

La segmentación en este tipo de imágenes es un proceso complejo ya que presentan zonas difusas que dificultan la tarea de extracción de objetos. Las segmentaciones a través de filtros y gradiente morfológico son técnicas adecuadas cuando la imagen presenta líneas definidas y está libre de ruido, pero no es satisfactoria en todos los casos.

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Segmentación de imágenes médicas

Segmentación de imágenes médicas

Debido a que la región de aire utilizada como referencia para la segmentación de hueso es obtenida con otra ventana, la referencia puede no coincidir con la marcada como tal por la nueva, dejando una amplia franja de nivel de intensidad baja entre el aire y las estructuras que rodean los senos nasales. Esta franja puede impedir el correcto uso del aire utilizado como referencia. Por eso la ventana utilizada en la segmentación de hueso también debe hacer que su amplitud coincida. Por lo tanto, para minimizar la diferencia, la ventana es un compromiso entre el contraste entre hueso y tejido blando, la resolución de las celdas etmoidales y la amplitud de la región de aire. Esto se observa en la Figura 21 donde se ve un borde negro alrededor del aire marcado en azul.

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Detección Automática y Clasificación de Eventos en Sonidos Cardiopulmonares de Sujetos Saludables

Detección Automática y Clasificación de Eventos en Sonidos Cardiopulmonares de Sujetos Saludables

El objetivo con algoritmos VAD es detectar tramas de actividad como en nuestro caso la inspiración y espira- ción. La técnica VAD es usada aquí con propósitos de segmentación, distinguiendo entre zonas de silencio y zonas activas de respiración, pero sin especificar cuá- les son de inspiración y cuáles de espiración, para esto último se aplicara la sexta componente de los vectores MFCC. Una suposición en el algoritmo de VAD es que el espectro de la señal activa cambia más rápido que el ruido de fondo el cual tiene cambios que se producen lentamente. Además, que la magnitud de los segmen- tos activos es generalmente más alta que la magnitud del ruido de fondo [25, 26] . El algoritmo VAD fue adap-

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Ingeniería de descriptores para la detección automática de vasos sanguíneos en imágenes de fondo de ojo

Ingeniería de descriptores para la detección automática de vasos sanguíneos en imágenes de fondo de ojo

Uno de los principales inconvenientes en las imágenes de fondo de ojo tiene que ver con la falta de contraste de algunos vasos sanguíneos, principalmente los más angostos (Figura 4.2). Cualquier algoritmo de segmentación del árbol vascular necesitará contar con un mejor contraste entre estas estructuras, a fin de obtener mejores resultados. Uno de los filtros más conocidos para realce de contraste es AHE (Adaptive Histogram Equalization, o ecualización adaptativa de histograma). Este método calcula varios histogramas, cada uno correspondiente a una sección distinta de la imagen, y los utiliza para redistribuir sus valores de luminosidad. Debido a esta característica, resulta adecuado para mejorar el contraste local y la definición de los bordes en cada región de la imagen. Sin embargo, AHE tiene una tendencia a amplificar el ruido al aplicarse en regiones homogéneas. Una variante de este método mucho más difundida es la conocida como CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, o ecualización adaptativa del histograma limitada por contraste), la cual reduce el ruido a través de limitar la amplificación. En este caso, el contraste, sobre todo en áreas homogéneas, es limitado para evitar la amplificación de cualquier ruido que pudiera estar presente en la imagen [99]. Muchos trabajos en la literatura han propuesto utilizar esta estrategia a modo de preprocesamiento, de manera de realzar el contraste entre las diversas estructuras de la retina antes de continuar aplicando otras técnicas [85, 100, 101].

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mercadotecnia1 pdf

mercadotecnia1 pdf

- Aspectos económicos del consumo: recursos directos e indirectos Finalmente se revisa el modelo del proceso de la toma de decisiones, en sus etapas de: Reconocimiento del problema, búsqueda de información, análisis de la información, acto de compra, utilización y análisis postcompra..

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Detección de cambios temporales en los procesos de negocio mediante el uso de técnicas de segmentación

Detección de cambios temporales en los procesos de negocio mediante el uso de técnicas de segmentación

En este documento se presentan las limitaciones de las actuales técnicas de segmentación en minería de procesos, las cuales se centran en agrupar ejecuciones similares (estructuralmente) de un proceso, de tal manera de formar grupos homogéneos de ejecuciones, para que el análisis sobre cada grupo sea de mayor simplicidad que si se analiza el conjunto de datos completo. Al centrarse solo en la estructura de las ejecuciones, dejan de lado el comportamiento del proceso a través del tiempo (Concept Drift). Para ello surgen nuevas técnicas, pero que también presentan limitaciones, ya que se centran en encontrar los puntos en que cambia el proceso, limitándose a un tipo de cambio, el Sudden Drift. Dada esta situación, presentamos un enfoque que utiliza la lógica que usan las técnicas de segmentación, de manera de encontrar las distintas versiones de un proceso cuando éste presente distintos tipos de cambios, permitiendo entender las variaciones que ocurren en el proceso y cómo realmente se está ejecutando en la práctica a través del tiempo.

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Diseño de un sistema de reconocimiento automático de matrículas de vehículos mediante una red neuronal convolucional

Diseño de un sistema de reconocimiento automático de matrículas de vehículos mediante una red neuronal convolucional

La segunda y tercera capa convolucional – CONV2 y CONV3 - presentan una estructura similar salvo por el tamaño de ventana, que se reduce a 3x3 píxeles. Estas tres capas convolucionales constituyen lo que se denomina en la literatura de redes CNN un “sistema de extracción de características entrenable”, ya que durante el proceso de entrenamiento la red aprende los pesos y bias de las características de alto y bajo nivel que definen a cada una de las 36 distintas clases posibles de números y letras (dígitos de 0 a 9 y letras de A-Z).

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Marketing turístico

Marketing turístico

El Marketing, como cuerpo científico de conocimientos, aplica el método científico al proceso de investigación sistemático y objetivo de la realidad que pretende explicar: Los intercambios. Este proceso de investigación utiliza un conjunto definido de técnicas, tanto específicas como comunes a otras disciplinas, y es lo que se conoce como Investigación de Marketing

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Comparación de algoritmos de detección de cambios en videos

Comparación de algoritmos de detección de cambios en videos

2012, además de otros adicionales con las siguientes dificultades: condiciones climáticas difíciles, velocidad de fotogramas baja, la adquisición por la noche, capturas de cámaras de video vigilancia “PTZ” y la turbulencia del aire. Cada conjunto de datos va acompañado de una segmentación exacta y de la anotación de las áreas de cambio y movimiento para cada trama de vídeo. En la Tabla 2 se puede apreciar la cantidad de categorías, videos y frames que se procesaron para cada método.

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Metodología para la detección de huecos o baches en vías terciarias urbanas a partir de imágenes de alta resolución espacial, usando técnicas de Geobia y Lógica difusa

Metodología para la detección de huecos o baches en vías terciarias urbanas a partir de imágenes de alta resolución espacial, usando técnicas de Geobia y Lógica difusa

El análisis geográfico ha surgido desde los años noventa como un método particularmente eficaz para el análisis de imágenes de alta resolución espacial y muy alta resolución espacial[29]. Dentro del desarrollo de la clasificación espacial se tenían muchos inconvenientes especialmente en las imágenes de alta resolución espacial pues se tiende a tener una alta variación espectral, lo que hacía incurrir en muchas ocasiones el error en la clasificación, estas ocasiones pueden ser abordadas desde agrupaciones contiguas de pixeles con criterios de segmentación y características de forma, textura y compacidad[29] lo que hace aumentar la efectividad en la clasificación a ejecutar. Hasta el momento la GEOBIA es definida como la aplicación de OBIA en imágenes geográficas, este término nación ya que las técnicas de OBIA no eran aplicables sobre imágenes de sensores remotos, debido a[25]:

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Diseño e implementación de una interfaz gráfica para la visualización de imágenes médicas mediante funciones de transferencia multidimensionales

Diseño e implementación de una interfaz gráfica para la visualización de imágenes médicas mediante funciones de transferencia multidimensionales

El renderizado volumétrico es una poderosa herramienta de visualización para aplicaciones médicas [14]. La visualización de volúmenes es el proceso mediante el cual es posible hacer una representación visual además de obtener información de interés a partir de datos discretos que pertenecen a un espacio tridimensional. El conjunto de datos del espacio 3D se denomina generalmente como dataset mientras que a cada partición elemental del espacio tridimensional donde se toma la muestra, como ya se mencionó anteriormente se le llama vóxel. Cada uno de estos datos representa información escalar y vectorial de un fenómeno, proceso u objeto que se quiere visualizar. Las bases que constituyen el proceso de visualización son los modelos ópticos de propagación de la luz sobre materiales con índices de color y opacidad variables, que describen cómo el volumen emite, refleja, dispersa y absorbe luz [10].

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