Diseño e implementación de un algoritmo de clasificación de objetos peligrosos en radiografías utilizando el modelo bag of words
| dc.contributor.advisor | Mery Quiroz, Domingo | |
| dc.contributor.author | Arias Figueroa, Marco Antonio | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2016-10-27T15:39:02Z | |
| dc.date.available | 2016-10-27T15:39:02Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description | Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2016 | |
| dc.description.abstract | La detección y clasificación de objetos es uno de los principales problemas a los que se ha enfocado el reconocimiento de patrones y el aprendizaje de máquina. Existen diversos estudios cuyo fin es poder crear poderosos programas automáticos de reconocimiento que permitan, mediante una imagen, obtener información clave de objetos y personas. No obstante, existen pocos estudios que utilicen imágenes de radiografías, debido a la falta de bases de datos robustas y al poco interés masivo en ellas. Estos estudios permitirían realizar programas que detecten objetos peligrosos en equipajes, entre otras aplicaciones. En este trabajo se propone una metodología enfocada en detectar objetos peligrosos en equipajes de aeropuertos, mediante el uso de radiografías. Se utilizan técnicas de reconocimiento de patrones mezcladas en un modelo de Bag of Words. Los pasos de esta metodología son: procesamiento de las imágenes, extracción de descriptores SIFT y LBP, creación del Bag of Words y entrenamiento mediante Random Forest.Usando este método se obtienen 3 clasificadores binarios de 3 objetos diferentes que se consideran peligrosos: pistolas, shurikens y hojas de afeitar. Estos clasificadores son evaluados utilizando diversas métricas de desempeño y mediante un nuevo set de imágenes a clasificar. Los mejores resultados (mostrados en porcentajes de Precision-Recall respectivamente para cada clase) fueron 100% y 82% para hojas de afeitar; 100% y 92% para shurikens y 88% y 99% para pistolas. El promedio de rendimiento fue de un 90%. Este estudio demostró que es factible crear un clasificador de objetos peligrosos enfocado en radiografías, pudiendo ser extendido a más objetos si se ajustan los parámetros adecuados. En este trabajo sólo se estudia la clasificación de objetos, y no la detección. | |
| dc.format.extent | xiii, 102 hojas | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/16872 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/16872 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/16872 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject.ddc | 510 | |
| dc.subject.dewey | Matemática física y química | es_ES |
| dc.subject.other | Radiografía industrial - Modelos matemáticos. | es_ES |
| dc.subject.other | Detectores - Modelos matemáticos. | es_ES |
| dc.title | Diseño e implementación de un algoritmo de clasificación de objetos peligrosos en radiografías utilizando el modelo bag of words | es_ES |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 102382 |