Parentesco De Textos En Ia Experimento

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERA
FACULTAD DE INGENIERA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS



3ra y 4ta Práctica Calificada

Curso:
Inteligencia Artificial

Profesor:
Ing. Samuel Oporto

Alumnos:
Jorge Guerreros
Hector Pretel
Raul Yachi
Rudy Sarmiento

Diciembre - 2011

Contenido
Introducción 3
A. Generación del set deimágenes 3
a.1 Imágenes Originales 4
a.2 Imágenes Modificadas (variaciones) 5
B. Preparación de las imágenes 8
C. Comparación de imágenes 8
D. Conclusiones 8
Bibliografía / Referencias 9

Introducción

El objetivo de este trabajo es desarrollar un procedimiento para identificar imágenes del mismo tamaño, que tengan ciertos niveles de similaridad. La similaridad puede presentarse pararotaciones en ángulos de ± π/4, operaciones espejo y distorsiones causadas por operaciones puntuales.
Para esto, el grupo ha creado un set de imágenes que consta de 40 imágenes originales y por cada una de ellas 20 imágenes resultado de variar la imagen original mediante varias transformaciones.
A. Generación del set de imágenes

El software que utilizamos tanto para la creación de las imágenesoriginales como para las variaciones es “Photoshop CS4 Portable”. En las figuras A.1 y A.2 mostramos el entorno que utilizamos.
Figura A.1
Figura A.2
a.1 Imágenes Originales

En la figura A.3 se puede observar las 40 imágenes originales que generó el grupo.
Figura A.3

a.2 Imágenes Modificadas (variaciones)

Para realizar las variaciones utilizamos varias funciones de transformaciones, enla figura A.4 se puede ver la lista de las transformaciones usadas.
Figura A.4
Falta poner G45,G-45 y M
En varias imágenes modificadas se utilizaron fondos bajados de internet, en la figura A.5 se observan los fondos usados.

Figura A.5

En las figuras A.6, A.7 y A.8 se observan algunos grupos de imágenes que resultaron de aplicar transformaciones sobre las imágenes originales.
Figura A.6Figura A.7
Figura A.8

B. Preparación de las imágenes

Antes tenemos que mencionar que existen los filtros:
Contraste Óptimo
Pasa alta: sobel, prewit.
Pasa baja: gaussian,unsharp, average (el último es un filtro mediana)
Para nuestro caso, de forma experimental la mejor secuencia de filtros ha sido la siguiente:
Contraste Óptimo: Lo vamos a usar para reducir el impacto que tenga elfondo en el momento que se tenga que aplicar los filtros.

Aumento de brillo: El para eliminar los rastros del fondo que molestarán en el proceso de filtro

Contraste: Vamos a generar una tendencia a que todos los pixeles oscuros se vuelvan mucho más oscuros para de esta forma diferenciar bien las letras del fondo.

average[9,9]: Es un filtro de mediana que es comúnmente utilizado parareducir el ruido de tipo ‘salt & pepper’.

gaussian: Es un filtro que tiene un excelente efecto cuando se trata de limpiar un ruido de tipo ‘gaussian’.

Sobel: Es un filtro que va a dejar en alto o bajo relieve la imagen, debido a los pixeles tendrá un fondo negro con un conjunto de pixeles blancos que mostrarían la letra

Además para tener un mejor reconocimiento de la letra, se decidió hacerluego la siguiente transformación:
Brillo: Los volveremos a usar para reducir más el efecto de algunas imágenes cuyo rastros de fondo aún no hayan sido atenuados correctamente luego de todos los filtros.

Además de mantener la posición descrita, vamos a poner un giro de ±π/8 de su posición original u operarles una función espejo.

Imagen original:

Imagen en B/N con contraste óptimo ybrillo:

Imagen luego de aplicar las transformaciones:

Imágenes giradas en sentido ±π/8:


Espejo:

Algoritmos de preparación de imágenes:
function filtroN

imagefiles = dir('*.png');
nfiles = length(imagefiles); % Number of files found
for ii=1:nfiles
currentfilename = imagefiles(ii).name
currentimage = imread(currentfilename);
G=rgb2gray(currentimage);...