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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4149
Título : | Modelo para la descripción del contenido semántico de imágenes |
Autor : | Vazquez Rodriguez, Catalina Alejandra%622236 |
Fecha de publicación : | 2022-03-18 |
Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
Descripción : | La descripción semántica de imágenes es una tarea que se ha intentado resolver de diferentes formas a lo largo de los años debido a la complejidad que representa para una computadora describir conceptos. La complejidad no solo radica en lograr una descripción semántica a través de los sistemas informáticos, sino que también existe la complejidad en la descripción semántica que dan los humanos y las variaciones que se pueden mostrar entre ellos; estas diferencias están condicionadas al conocimiento y otros factores tales como: la edad, el grado de estudio, el pensamiento analítico, el entorno, etc. El modelo propuesto ha mostrado la capacidad de describir semánticamente el contenido de las imágenes con diferentes niveles de detalle mediante estructuración, jerarquización de la información y un mecanismo de inferencia formado por reglas de producción, de esta manera se proporciona una descripción del contenido de las imágenes. Los resultados obtenidos con el modelo se compararon con las respuestas extraídas del banco de representación del conocimiento RIDeCS, en el que las personas pueden describir lo que ven en las imágenes y registrar sus edades; luego de un análisis comparativo y de medición con la métrica “similitud de oraciones basada en fragmentos y contenido”, se concluyó que el modelo propuesto es capaz de describir imágenes de manera similar a los humanos. Al contemplar jerarquías, las descripciones tuvieron una similitud con las respuestas de niños de 7 a 14 años y las descripciones generales tuvieron una similitud que corresponde a personas de 38 a 42 años, finalmente el parecido entre el modelo de descripción semántica y las descripciones de humanos en RIDeCS fue cercano al 98% en promedio. Las descripciones semánticas proporcionadas por el modelo también tuvieron similitud con otros trabajos, sin embargo, en algunos casos para una misma imagen la descripción fue diferente entre humanos, el modelo propuesto y otros autores, esto se debe a la interpretación de la escena de parte de cada uno. |
metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Doctorado en Computación |
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