Browsing by Author "Pucheta, Julián"

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    Clasificación de Variedades de Semillas de Trigo usando Visión por Computadora
    (SADIO, 2016) Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Pucheta, Julián; Canali, Luis
    En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean reali-zados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95 % en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.
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    Fisher vectors for leaf image classification: an experimental evaluation
    (Springer, Cham, 2015-10-25) Redolfi, Javier; Sánchez, Jorge; Pucheta, Julián
    In this work we present an experimental evaluation of the exponential family Fisher vector (eFV) encoding applied to the problem of visual plant identification. We evaluate the performance of this model together with a variety of local image descriptors on four different datasets and compare the results with other methods proposed in the literature. Experiments show that the eFV achieves a performance that compares favorably with other state-of-the-art approaches on this problem.
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    Identificación de hojas de plantas usando Vectores de Fisher
    (SADIO, 2015-08) Redolfi, Javier; Sánchez, Jorge; Pucheta, Julián
    En este trabajo se propone el uso de descriptores locales codificados con el método de Vectores de Fisher para resolver el problema de clasificación de hojas de plantas usando imágenes. Se demuestra que con este enfoque se obtienen resultados de estado del arte en conjuntos de datos públicos, sin la necesidad de recurrir a la creación de nuevos descriptores visuales específicos para el problema, ni la necesidad de realizar ningún preprocesamiento de las imágenes a analizar.