Resumen de Reconocimiento de patrones de imágenes a través de un sistema de visión artificial en MATLAB

John Clark Santa Maria Pinedo, Carlos Armando Ríos López, Carlos Rodríguez Grández, Cristian Werner García Estrella

• español

  La visión artificial es una disciplina de la inteligencia artificial que aplica el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de patrones, con el uso algoritmos en ambientes controlados con una cantidad de iteraciones en el procesamiento de imágenes. La proliferación de dispositivos de capturas de imágenes ha generado imágenes digitales en todo el mundo, estas imágenes contienen información que deberían ser utilizadas por las organizaciones públicas y privadas para la toma de decisiones. Los objetivos fueron mejorar el reconocimiento de patrones mediante un sistema de visión artificial, medir el proceso de reconocimiento de patrones, implementar un sistema de visión artificial y medir la relación que existe entre reconocimiento de patrones y el un sistema de visión artificial. Esta fue una investigación aplicada, de tipo cuasi experimental, con corte transversal, la población y muestra de estudio fueron 8 patrones de imágenes, la técnica fue la verificación con lista de chequeo, aplicada a 2 grupos, un grupo control y un grupo experimental. Se concluyó que el tiempo de procesamiento para el reconocimiento de 8 patrones de imágenes del grupo experimental fue de 10,75 segundos y de 67,75 segundos para el grupo control y con un grado de relación entre el reconocimiento de patrones y el sistema de visión artificial de 72 %.

• English

  Artificial vision is a discipline of artificial intelligence that applies image processing to pattern recognition, with the use of algorithms in controlled environments with a number of iterations in image processing. The proliferation of image capture devices has generated digital images around the world, these images contain information that should be used by public and private organizations for decision-making. The objectives were to improve pattern recognition through an artificial vision system, to measure the pattern recognition process, to implement an artificial vision system and to measure the relationship between pattern recognition and an artificial vision system. This was an applied research, of quasi-experimental type, with cross section, the population and sample of study were 8 image patterns, the technique was the verification with checklist, applied to 2 groups, a control group and an experimental group. It was concluded that the processing time for the recognition of 8 image patterns of the experimental group was 10.75 seconds and 67.75 seconds for the control group and with a degree of relationship between pattern recognition and the artificial vision system of 72%.