Técnicas de Procesamiento digital de imágenes

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Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

En el estado del arte global investigado entorno al desarrollo en procesamiento digital de imágenes por cámara de video para la implementación de un sistema de detección de humo se tienen técnicas como lo que propone S.R.Vijayalakshmi, en su artículo “Smoke detection in video images using background subtraction method for early fire alarm system”, en la Bharathiar University, Tamilnadu, India (S.R.Vijayalakshmi (2010)), utilizando la técnica de sustracción de fondo “Fuzzy cmeans” (FCM) para segmentar las regiones en movimiento en marco de video. Se basa en tres tipos de sustracción de fondo. La primera es la sustracción de fondo usando la diferencia de cuadro pixel por pixel, la segunda es la mediana de filtrado y la tercera es el modelo de mezcla gaussiana. Los resultados muestran que el algoritmo de detección de humo propuesto reduce la tasa de falsas alarmas y alta fiabilidad en espacios abiertos y grandes. Las limitaciones que presentó esta técnica fueron que todas las pruebas se realizaron en escenarios con presencia de humo y sin presencia de humo, no se realizaron pruebas con presencia de personas en el escenario, obteniendo una tasa de detección de humo de 89.5% como máximo.
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Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Detección de rostros: Se empezaron a desarrollar algoritmos para detectar rostros y/o caras de personas en una imagen a mediados de la década de los 70s, se basaron en técnicas heurísticas y antropométricas. Pero en ese entonces este tema no era tan relevante y de vital importancia como hoy día, motivo por el cual estas investigaciones se abandonaron. En la década de los 90s fue que el desarrollo de algoritmos que detectaban rostros inició su auge; por los avances tecnológicos que lograron la reproducción de vídeos, videoconferencias, procesadores más rápidos, etc. Gracias al desarrollo de técnicas de detección de bordes en el procesamiento digital de imágenes hoy detectar caras en una imagen puede llevar desde pocas milésimas hasta varios segundos.
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Reconocedor óptico de caracteres de placas de  automóviles empleando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Reconocedor óptico de caracteres de placas de automóviles empleando técnicas de procesamiento digital de imágenes

El proceso parece simple pero cuando tomamos los métodos basados en el criterio de elegir un umbral de gris que separa los píxeles en dos clases (píxeles claros y oscuros a valores blanco y negro respectivamente) [9], esto no siempre da los resultados esperados, pues algunas veces se presentan imágenes algo opacas, con mucha luz ó con alguna pequeña sombra que puede invalidar el umbral elegido. Existen pues dos criterios, aquellos métodos basados en la clasificación de píxeles en dos categorías y aquellos métodos que no solo consideran el valor de gris de los píxeles sino su grado de conectividad entre ellos (como el método split and merge, o region growing), otros basados en gradientes y la dirección de éstos para determinar la relación entre píxeles. Fueron estudiados varios métodos y sometidos a pruebas con la base de datos. Primero exponemos los conceptos de segmentación de imágenes en un sentido general, y luego enfocamos en la segmentación de bajo nivel haciendo un recuento de sus técnicas de segmentación que nos sirvieron para estudiar y afrontar el problema. Así pues se mostrarán los resultados obtenidos.
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Diseño de pizarra virtual interactiva mediante detección de luminancia basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de pizarra virtual interactiva mediante detección de luminancia basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes

This project have as objective the design of a virtual interactive whiteboard with similar operation than commercial interactive whiteboards to become a low-cost and a more accessible tool for development of educational or business activities for low resources institutions. The virtual term is because that does not require a specialized electronic surface to determinate the pointer position. Its operation and interaction process is based on techniques of digital images processing, obtaining information from a transmitter pointer light captured by a webcam on real time through a webcam, permitting use the computer through the mouse control.
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Análisis y Determinación de Enfermedades en el Fruto del Mango Utilizando Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes

Análisis y Determinación de Enfermedades en el Fruto del Mango Utilizando Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes

La imagen de entrada -una matriz bidimensional de niveles energéticos (por ejemplo, luz) se divide en elementos de imagen, conocidos como píxeles. Estas forman filas y columnas que abarcan toda la zona de la imagen y representan los niveles de gris en una imagen monocromática o la codificación de color en una imagen en color. Un pixel no puede ser subdividido en regiones de menor nivel de gris o color. Este proceso es un tipo de digitalización espacial. Para cada píxel, la información del nivel de energía también debe ser digitalizada, es decir los niveles analógicos (variable continua) producidos por la cámara deben ser representados por un número finito de pasos. En muchas aplicaciones es suficiente digitalizar una imagen monocroma con 8 bits por píxel, lo que equivale a 256 pasos, para representar el nivel de gris de cada píxel. En aplicaciones más exigentes puede ser necesario digitalizar a 14 bits (ó 16384 niveles). Las imágenes en color son más complejas y pueden ser representados en diferentes formatos. Las imágenes en color normalmente contienen tres veces más información que una imagen monocromática.
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Segmentación de células mediante técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes para el rastreo de células cancerosas

Segmentación de células mediante técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes para el rastreo de células cancerosas

En el caso del aprendizaje autom´atico (ML), se podr´ıa implementar la soluci´on mediante la t´ecnica de m´aquina de soporte vectorial (SVM), como se ha hecho en [25], las cuales son las predecesoras hist´oricas de las redes neuronales. Las SVM se basan en buscar un tipo de regi´on de decisi´on que maximice el margen de separaci´on de un p´ıxel pertenciente a una clase con respecto a otro de clase distinta. La selecci´on de esta soluci´on implica experimentar con el pre-procesamiento de las im´agenes de entrada de la red para evualuar su impacto. Tambi´en se debe validar el modelo en aspectos de ajuste de sus predicciones, para determinar si se ajusta acertadamente a las muestras etiquetadas. Adem´as, la cantidad de datos que se disponga podr´ıa ser un factor que afecte su desempe˜ no.
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Imágenes de rayos X : técnicas de producción y procesamiento digital destinadas a la detección temprana del cáncer de mama

Imágenes de rayos X : técnicas de producción y procesamiento digital destinadas a la detección temprana del cáncer de mama

Durante las ´ ultimas d´ ecadas el acelerado avance en el campo digital, especial- mente en inform´ atica, ha permitido desarrollar tecnolog´ıas capaces de producir procesadores con enormes potencia de c´ alculo para ser aprovechados e implemen- tados en diversos ´ ambitos cient´ıficos. Muchas ´ areas de la ciencia y la tecnolog´ıa se vieron favorecidas y recobraron significativo inter´ es gracias a estos desarrollos que, a su vez, las acompa˜ naron durante su veloz crecimiento. En la actualidad, el Ima- ging, t´ ecnica, proceso y arte de crear representaciones visuales del interior de un cuerpo, constituye una de las ´ areas m´ as din´ amicas y prometedoras entre aquellas que explotan las posibilidades que brindan los modernos m´ etodos computacio- nales. En este mismo sentido, el perfeccionamiento de instrumentaci´ on espec´ıfica para la generaci´ on y adquisici´ on de im´ agenes, particularmente empleando fuentes de rayos x, ha permitido un crecimiento significativo en variadas ´ areas cient´ıficas y de desarrollo tecnol´ ogico. Esta situaci´ on ha impulsado a diferentes y prestigio- sos grupos de investigaci´ on a nivel mundial a centrar su atenci´ on e inter´ es en el campo del Imaging [1] [2] [3]. Por medio del procesamiento e interpretaci´ on de la imagen es posible abarcar problem´ aticas de un amplio espectro multidisciplinario con demostrada solvencia en la capacidad de resoluci´ on de situaciones pr´ acti- cas tales como diagn´ ostico m´ edico, sistemas de seguridad civil y defensa militar, astronom´ıa, control ambiental y prevenci´ on de cat´ astrofes, control de calidad in- dustrial, reconocimiento de patrones para an´ alisis y caracterizaci´ on, procesos de cuantificaci´ on de compuestos en muestras de inter´ es, etc.
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Diseño de un sistema de detección de incidencias en los paraderos del Metropolitano, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de un sistema de detección de incidencias en los paraderos del Metropolitano, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes

La forma más apropiada de clasificar los sistemas de video vigilancia es clasificarlos en tres generaciones que se distinguen por la tecnología empleada en ellos. La primera generación la forman los sistemas de circuito cerrado de televisión o CCTV. Se les conoce por el nombre de circuito cerrado porque todos los componentes que lo forman están enlazados entre sí. Este conjunto de sistemas están formados por un grupo de cámaras distribuidas que se sitúan en la zona de vigilancia y se conectan a un conjunto de monitores que normalmente se ubican en una sala central. Este tipo de sistemas son completamente analógicos y necesita de la supervisión de personas para hacer posible la detección de sucesos de interés. A pesar de sus limitaciones proporcionan una baja tasa de errores y son sistemas ampliamente utilizados debido en gran parte a la madurez de la tecnología que emplean. Sin embargo utilizan técnicas analógicas para el tratamiento, distribución y almacenamiento de las imágenes, y dependen demasiado de la actividad humana para detectar las anomalías que suceden en el entorno.
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Identificación de armas de fuego mediante técnicas de reconocimiento en el procesamiento digital de imágenes

Identificación de armas de fuego mediante técnicas de reconocimiento en el procesamiento digital de imágenes

entre ambas imágenes Q y Q ′ (Figura 31). Cuando los partidos son todos correctos, la mediana KNN es isométrica, de lo contrario, la estructura QG y QG ′ es diferente; así que el algoritmo está diseñado para eliminar las coincidencias incorrectas iterativamente. Luego de identificadas todas las coincidencias correctas, la imagen detectada se somete a la transformación geométrica con las nuevas coordenadas de imagen de referencia, con la rotación, traslación y escalado, y se emplea la transformada afín, pudiendo ser escrita de forma matricial. Los valores de parámetros óptimos de la transformada afín son obtenidos mediante el uso de un enfoque de mínimos cuadrados basado en corregir las coincidencias a través del algoritmo GTM, utilizando la matriz para unir las imágenes, obteniendo así un resultado de registro entre la imagen de referencia y la imagen registrada, en la que, para validar el resultado, la imagen registrada es ajustada en la imagen de referencia dentro de los vecinos 3x3 del pixel p y si p´ está dentro del vecindario de p, y lo hace mínimo error de registro, entonces p´ es la parte superior izquierda más precisa de la esquina de la región de superposición.
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Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

29 para invertir el proceso. Los diseños básicos de la herramienta se establecen hasta el punto donde se tiene que manipular el proceso interno de la máquina, descubriendo que se hacen múltiples verificaciones a lo largo de cada decisión para asegurarse que está manipulando el archivo deseado, cuya información es llevada a los codificadores de primer y segundo orden para generar un archivo con su información compresa. Esto implica que si se toma la decisión de anular estas verificaciones, sobrescribiendo los comandos internos, deja de funcionar como un codificador de imágenes, más aún, se saltaría muchos pasos del estándar para poder comprimir una imagen falsa.
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Evaluación de dosis radiológicas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes

Evaluación de dosis radiológicas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes

calibración de dosis de radiación contra valor medio de la intensidad de la imagen para un conjunto de muestras, de las cuales se conocen las dosis, para posteriormente en el modo de medición se calcule la dosis de una imagen, utilizando el polinomio de interpolación antes obtenido. En los tres métodos se necesitó al principio del proceso, luego de cargar las imágenes con la función imread de Matlab, tomar la componente roja y filtrar las imágenes con un filtro de mediana con ventana 5x5, como se expresa en [2], [3] y que además se corrobora en la figura 2.2, donde se muestra el aporte de las componentes de color en las imágenes de este trabajo, apreciándose que la componente roja presenta un mayor intervalo de variación para diferentes valores de dosis. El procedimiento general a seguir en el modo de calibración se muestra en la figura 2.3.
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Reconocimiento y análisis de áreas de superposición de objetos en imágenes de Microscopia

Reconocimiento y análisis de áreas de superposición de objetos en imágenes de Microscopia

El procesamiento digital de imágenes ha aportado, gracias a los avances científicos y tecnológicos de los últimos años, una gama muy amplia de algoritmos para la captura, representación, clasificación y análisis de objetos, que sin duda han permitido un conocimiento más preciso de las estructuras, comportamientos y/o mecanismos que rigen los procesos vitales. Aún así, la automatización de tareas como la segmentación, o la clasificación de elementos en una imagen siguen siendo un aspecto indiscutido de estudio. La presencia de objetos superpuestos con cierto nivel de transparencia en una imagen representa uno de los problemas con los que los especialistas encargados del análisis de esas imágenes se encuentran a diario. Los conceptos aportados por la microscopia óptica en general y la microscopia confocal en particular, mediante el barrido de planos sucesivos de una muestra, o los cambios de iluminación de un punto en particular de la misma provocada por el enfoque de un área específica, sumado al procesamiento digital de imágenes pueden aportar nuevo conocimiento a este tipo de problemáticas. El objetivo de este proyecto es el estudio y desarrollo de nuevas técnicas de procesamiento digital que permitan mejorar el análisis automatizado de imágenes de microscopia con objetos semitraslúcidos superpuestos en general, y en particular para el caso en que el área de cruce obstruye el reconocimiento de zonas de alta importancia para su interpretación.
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Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

Durante los últimos años, el desarrollo tecnológico ha beneficiado en forma importante el diagnóstico por imágenes permitiendo la detección de tumores renales y hepáticos incidentales, generalmente más pequeños, en personas más jóvenes y con un potencial maligno eventualmente menor. Esto ha permitido un gran avance de las técnicas intervencionistas como la criocirugía y la ablación por radiofrecuencia, evitando en algunos casos cirugías mayores, disminuyendo las morbimortalidad, días de hospitalización y costo total de un tratamiento. Sin embargo tanto la criocirugía como la ablación por radiofrecuencia, a través de temperaturas excesivamente bajas o altas respectivamente, matan tanto las células tumorales como las sanas. Es importante por lo tanto identificar los tumores con extraordinaria precisión espacial.
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Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

En diversos centros de investigación e instituciones médicas se generan diariamente un gran volumen de imágenes digitales, las que organizadas en bancos de datos constituyen una importante fuente de información para el diagnóstico, la investigación y la docencia médica. Para el procesamiento digital de estas imágenes se han desarrollado diversos software, de los cuales se ha seleccionado un grupo representativo para su descripción en este trabajo. En particular, y para dar respuesta a uno de los objetivos del presente trabajo, se identificó un software especializado en imágenes de microscopía celular: "CellProfiler" que presenta ventajas con respecto a otros software actuales al obtenerse resultados satisfactorios en varias técnicas para el estudio y procesamiento de imágenes. Este software es capaz de detectar algunas características que no son fácilmente detectables desde el punto de vista de un observador humano. Por ejemplo, pequeñas pero importantes diferencias biológicas, como pueden ser, un aumento del 10% en el tamaño del núcleo, que no son perceptibles por el ojo humano. Otras características, son, por ejemplo, la textura y las manchas de proteínas o ADN, que son observables, pero no cuantificables por inspección visual. CellProfiler no requiere de un lenguaje de programación para su empleo y es de fácil utilización para los usuarios sin necesidad de tener un nivel elevado de especialización.
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Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Las wavelets fueron desarrolladas independientemente por matemáticos, físicos cuán- ticos, ingenieros eléctricos y geólogos, pero las colaboraciones entre estos campos du- rante la década pasada han conducido a los nuevos y variados usos. ¾Que son las wavelets, y porqué pueden ser útiles? La idea fundamental detrás de las wavelets es analizar según la escala. De hecho, algunos investigadores sienten que el usar wavelets de manera que adoptan una nueva tendencia o perspectiva en el proceso de datos. Las wavelets son las funciones que satisfacen ciertos requisitos matemáticos y se utilizan en la representación de datos o de otras funciones. La mayor parte de la teoría básica wavelet ya se ha desarrollado. Las matemáticas han concluido penosamente, y la teoría wavelet ahora está en la etapa del renamiento. Esto implica el generalizar y extender el dominio de las wavelets, por ejemplo en ampliar las técnicas de paquetes wavelet. El futuro de las wavelet recaen en como-todavía el territorio de usos desconocidos. Las téc- nicas wavelet no se han trabajado a fondo en usos tales como análisis de datos prácticos, donde, por ejemplo, los datos discretamente muestreados en series de tiempo necesitan ser analizados. Tales usos ofrecen avenidas emocionantes para la exploración [15].
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Implementación de un sistema de identificación facial utilizando procesamiento digital de imágenes para el personal del bioterio de la Facultad de Ciencias de la ESPOCH

Implementación de un sistema de identificación facial utilizando procesamiento digital de imágenes para el personal del bioterio de la Facultad de Ciencias de la ESPOCH

Las técnicas basadas en apariencia o también llamadas técnicas holísticas son las encargadas de convertir un problema de reconocimiento facial a un problema de análisis de espacio, en donde se aplica diferentes técnicas basadas en estadística. De este tipo de técnicas destaca su aplicabilidad en imágenes de baja resolución o mala calidad, su rapidez y ejecución (se pueden implantar en sistemas en tiempo real) o su baja complejidad. Sin embargo, también tienen varios inconvenientes. Uno de los inconvenientes es que para conseguir buenos resultados se requiere un conjunto de muestras considerable para la fase de entrenamiento. También aspectos como los cambios en la iluminación, la pose o la expresión de la cara tienen un gran impacto en los resultados finales. Dependiendo del método empleado, estos inconvenientes tendrán un impacto mayor o menor. (Domínguez Sara, 2017, p.13).
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Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Tenemos que tener en cuenta que para estás tres técnicas hemos realizado un pequeño estudio comparativo que nos permite evaluar cuál es la herramienta más adecuada para la comprensión de los datos de una imagen hiperespectral, la extracción de Endmembers y su firmas espectrales en una determinada banda. Cada técnica responde de una manera determinada al estudio de una estructura ya sea mineral, vegetal, climatológica, etc. Por tanto en estos estudios donde se reúnen varios ámbito y diferentes campos es bueno determinar que estructuras se van a evaluar y acotar las medidas para un mejor resultado en cada una de las técnicas a utilizar, por ello el manejo de los datos debe ser de forma concreta ya que la gran cantidad de información obtenida en las imágenes puede causar confusión y error a la hora de determinar algún elemento de interés en los datos proporcionados por la imagen.
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Estudio de las técnicas de visión estereoscópica para el estándar ISDB T de televisión digital terrestre

Estudio de las técnicas de visión estereoscópica para el estándar ISDB T de televisión digital terrestre

Este proceso es vital para sistemas OCA, aquí se genera una única señal que contiene, mediante la técnica cromática, la información correspondiente a las imágenes izquierda y derecha (ver Figura 2.45); como se menciona en la descripción del formato este procesamiento es sencillo, y hoy en día las técnicas permiten tener alta calidad y una distorsión cromática de la imagen que prácticamente tiende a cero. Los equipos y software que logran este efecto utilizan algoritmos conocidos y desarrollados desde hace muchos años, por lo cual es una técnica muy simple a tal punto que las aplicaciones desarrolladas para crear este tipo de imágenes y videos son de libre acceso; sin embargo el software y el equipo necesario para generar anáglifo optimizado (de alta calidad), aún es desarrollado y se ofrece solo en compañías especializadas en este tipo de procesamiento de video. Se han desarrollado muchas herramientas para el procesamiento del video L+R a anáglifo cromático, entre ellas Matlab, Stereo Movie Maker, y Youtube que son las más conocidas y de fácil acceso, con todas estas herramientas el procesamiento no resulta complejo y hace a este sistema muy conveniente aún sin tener una aceptabilidad completa.
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TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, PARA LA DETECCIÓN O DIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN IMÁGENES DEL SECTOR AGRÍCOLA.

TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, PARA LA DETECCIÓN O DIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN IMÁGENES DEL SECTOR AGRÍCOLA.

El procedimiento de esta técnica es simple, dado un patrón digital, por ejemplo, un conjunto de píxeles negros en un fondo blanco o viceversa, se localiza un primer píxel negro, denominado píxel de inicio, en este caso este píxel de inicio se encuentra avanzando de la esquina izquierda superior cada columna y renglón hasta encontrar un primer píxel negro. Una vez localizado este píxel de inicio avanzamos en dirección de las agujas del reloj, sus ocho vecinos, hasta que encontremos otro píxel negro. Así cada vez que encontremos un píxel negro P retrocedemos al píxel blanco de dónde venimos y a partir de ahí avanzamos a los demás píxeles vecinos de P. Este algoritmo termina cuando regresemos al píxel de inicio. Como se podrá observar con el algoritmo se viajara por todo el contorno de un objeto y vamos obteniendo sus coordenadas. Sin embargo si se aplica este criterio de 20 paradas existen algunos casos donde no recorre todo el contorno. Para ello basta con escoger otro criterio de parada. Existen dos opciones:
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Procesamiento de imágenes y análisis espectral de Fourier para la detección de cáncer de piel

Procesamiento de imágenes y análisis espectral de Fourier para la detección de cáncer de piel

In the last years several studies and works related with images of pigmented skin lesions for diagnosis and classifying skin lesion such as skin cancer have been developed by means of digital images analysis. Their main objective have been to provide an accurate diagnosis. Most studies are related to the diagnosis of malignant melanoma. Gola et al. [10] developed an automated dermatological tool to identify melanoma. Their algorithms are based on identifying three categories: reticular, globular and homogeneous blue pigmentation. An important aspect of their work is to extract the shape of the skin lesion and then extract features of interest. Each algorithm cannot make a final decision therefore they will develop a system correlating all algorithms in order to perform a correct diagnosis. Rahman and Bhattacharya [9] proposed a similar method to recognize melanoma malignant. They presented a decision system using different classifiers such as support vector machine (SVMs), k-nearest neighbors (K-NNs) and Gaussian maximum likelihood (G-ML). The morphology of the lesion is detected applying a thresholding-based segmentation method then the lesion mask is obtained which contains the area of the lesion in the grey level. Color features are extracted from the lesion mask to train the respective classifiers after a comparison of single classifiers are performed, where the highest percentage of precision obtained with one of the classifiers was 72.45%. In their method melanoma, benign lesions and dysplastic nevi were classified. Cavalcanti and Scharcanski [11] proposed a method for classifying pigmented skin lesions as benign or malignant using two classifiers: the k-nearest neighbors (KNN) and the KNN followed by a Decision three (KNN-DT). First a preprocessing is applied to the image where shading effects are attenuated, for this the original image of the RGB color space is converted to HSV color space. Then a segmentation method is developed
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