El reconocimiento de patrones es uno de las ???reas principales del Procesamiento Digital de Im???genes. En a???os recientes han sido utilizados con ???xito sistemas de reconocimiento basados en filtros de correlaci???n, para llevar a cabo dicho tarea. No obstante, existen varios problemas que dificultan esta labor. Los principales son las distorsiones geom???tricas del objeto a ser reconocido, la presencia de otros objetos, el ruido y la iluminaci???n no homog???nea de la escena de prueba. La mayor???a de las veces, los ...
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El reconocimiento de patrones es uno de las ???reas principales del Procesamiento Digital de Im???genes. En a???os recientes han sido utilizados con ???xito sistemas de reconocimiento basados en filtros de correlaci???n, para llevar a cabo dicho tarea. No obstante, existen varios problemas que dificultan esta labor. Los principales son las distorsiones geom???tricas del objeto a ser reconocido, la presencia de otros objetos, el ruido y la iluminaci???n no homog???nea de la escena de prueba. La mayor???a de las veces, los filtros se dise???an y optimizan con m???todos lineales. Sin embargo, estos suelen no ser robustos en presencia de otros objetos y de ruido con distribuciones de probabilidad no Gaussiana, el cual frecuentemente se encuentra en las im???genes. En este trabajo se propone el dise???o de filtros no lineales de correlaci???n. Los filtros se basan en un nuevo tipo de funciones discriminantes sint???ticas no lineales, que incorporan invariancia a la iluminaci???n. En la obra se presentan los fundamentos te???ricos y resultados experimentales de los filtros cl???sicos y los filtros propuestos.
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