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Análisis y clasificación de imágenes repetitivas mediante técnicas de simetría computacional.

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Análisis y clasificación de imágenes repetitivas mediante técnicas de simetría computacional.

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Agustí Melchor, M. (2016). Análisis y clasificación de imágenes repetitivas mediante técnicas de simetría computacional [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/63270.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/63270

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Metadatos del ítem

Título: Análisis y clasificación de imágenes repetitivas mediante técnicas de simetría computacional.
Autor:
Director(es): Rodas Jordá, Ángel Valiente González, José Miguel
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors
Fecha difusión:
Fecha acto/lectura: 2016-02-04
Resumen:
[EN] Currently we handle a lot of visual information. We see, create and use many images in our diary lives and work. Analysis techniques based on low level features are, in many cases, little descriptive or representative ...[+]


[ES] Actualmente manejamos mucha información de carácter visual. Vemos, creamos y usamos imágenes en gran medida para nuestra comunicación. Las técnicas de análisis basadas en características de bajo nivel son, en muchas ...[+]


[CAT] Actualment fem ús de molta informació de caràcter visual. Veiem, creem i fem ús d'imatges en gran quantitat per a la nostra comunicació. Les tècniques d'anàlisi basades en característiques de baix nivell són, moltes ...[+]
Palabras clave: Visión por Computador , Análisis de imágenes , Simetría computacional , Imágenes repetitivas , Wallpaper , Mosaicos regulares , Grupos de simetría , Clasificación , Descriptores abstractos , Simetrías , Características de alto nivel semántico , Patrón de repetición , Recuperación por contenido
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/63270
Tipo: Tesis doctoral

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