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em Portal de Revistas Científicas Complutenses - Espanha
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- Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid Portal (60)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (8)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (6)
- DI-fusion - The institutional repository of Université Libre de Bruxelles (5)
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- Digital Commons at Florida International University (2)
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- Queensland University of Technology - ePrints Archive (141)
- Repositório Institucional da Universidade de Aveiro - Portugal (8)
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- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (2)
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- SerWisS - Server für Wissenschaftliche Schriften der Fachhochschule Hannover (2)
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- Universidad de Alicante (1)
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- Université de Montréal, Canada (15)
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- Worcester Research and Publications - Worcester Research and Publications - UK (1)
Resumo:
En este estudio se evalúa el rendimiento de los métodos de Bag-of-Visualterms (BOV) para la clasificación automática de imágenes digitales de la base de datos del artista Miquel Planas. Estas imágenes intervienen en la ideación y diseño de su producción escultórica. Constituye un interesante desafío dada la dificultad de la categorización de escenas cuando éstas difieren más por los contenidos semánticos que por los objetos que contienen. Hemos empleado un método de reconocimiento basado en Kernels introducido por Lazebnik, Schmid y Ponce en 2006. Los resultados son prometedores, en promedio, la puntuación del rendimiento es aproximadamente del 70%. Los experimentos sugieren que la categorización automática de imágenes basada en métodos de visión artificial puede proporcionar principios objetivos en la catalogación de imágenes y que los resultados obtenidos pueden ser aplicados en diferentes campos de la creación artística.