Aminacum synteshis
Páginas: 13 (3046 palabras)
Publicado: 27 de febrero de 2014
MOMENTOS DE
Universidad de la
AMAZONIA
Momentos de Ciencia 6:(1), 2009
CIENCIA
Procesamiento inteligente de imágenes digitales de
ecosistemas acuáticos amazónicos basado en computación
GRID enfocada a la gestión del conocimiento
Edwin Eduardo Millán-Rojas1,*, Jose Nelson Pérez-Castillo2
1
Grupo de investigación GITUCAM. Universidad de la Amazonia. Florencia (Caquetá),Colombia.
2
Grupo de investigación GICOGE. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, D. C.
Recibido 7 de Noviembre de 2008; aceptado 11 de Marzo de 2009
Resumen
En la actualidad se pueden tener algoritmos estructurados para la clasificación digital e, incluso, algoritmos ya probados que
pueden clasificar y extraer la información relevante de una imagen digital, sin embargo hay unelemento estructural que limita el
desempeño de estos algoritmos: la capacidad de cómputo. Es fácil trabajar con una imagen digital tomada con una cámara digital
casera, debido a su baja resolución. Pero si se tienen muchas imágenes, el escenario es diferente y se necesita un mayor recurso de
cómputo. Y si, además, se asocian a las imágenes bases de datos alimentadas por años, sería máscomplejo su procesamiento. Es en
este último escenario donde el procesamiento mediante computación GRID es de gran ayuda.
© 2009 Universidad de la Amazonia. Todos los derechos reservados.
Palabras clave: gestión del conocimiento, computación GRID, imágenes digitales, ecosistemas acuáticos.
Abstract
It can be obtained at present structured algorithms for digital classification and even testedalgorithms for classifying and taking out
relevant information from a digital image; however, there is a structural element that causes limited algorithm performance:
computing capacity. Because of the low pixel density, it is easy to work on a picture taken by a compact digital camera. But a higher
computation resource is necessary for processing a lot of pictures taken by the same camera. And ifdata bases filled out by years
were associated to that images, it would be more complex their processing. On this last scenario, the computing GRID processing is
helpful.
© 2009 Universidad de la Amazonia. All rights reserved.
Key words: knowledge management, computing GRID, digital images, aquatic ecosystems.
Introducción
computacionales) e imágenes digitales, que
pretenden dar un mayoralcance al proceso de
clasificación y ayudan a tener la información en
bases de datos digitales, permitiendo una gestión
del conocimiento puntual.
Las imágenes tomadas son cargadas con
información que puede llegar a tener un alto
volumen de datos e importancia significativa en
los procesos de investigación, como lo son las
imágenes digitales tomadas a los ecosistemas
acuáticos amazónicos,las cuales pueden ayudar a
determinar gran cantidad de especies y elementos
nuevos en el campo de la biología animal o
vegetal, conocimiento esencial en las
investigaciones.
En este contexto, se encuentra gran cantidad de
Los últimos años han visto un rápido incremento
del tamaño de las colecciones de imágenes
d i gital e s (médicas , hi s tó ri ca s , p o l i c ia l e s ,
pictóricas,etc.). Esta situación plantea una
necesidad básica: la búsqueda y obtención de las
imágenes deseadas entre una extensa colección.
Los métodos tradicionales de procesamiento y
clasificación de la información (anotaciones
textuales, establecimiento de taxonomías) se
muestran insuficientes e inadecuados por falta de
tie m po, re c urso de c ó mputo , e spa c i o d e
almacenamiento, entreotros motivos. En este
campo aparecen los conceptos de procesamiento
in t el ige n t e, c omput ac ió n GR ID (m all as
* Autor para correspondencia. E-mail: edwineduardomillan@hotmail.com
8
Millán-Rojas & Pérez-Castillo, Momentos de Ciencia 6(1), 2009, pp: 8 - 13
administrar la información, para mantener el
conocimien to de los ecosist emas a cuát i cos
amazónicos en el tiempo y...
Universidad de la
AMAZONIA
Momentos de Ciencia 6:(1), 2009
CIENCIA
Procesamiento inteligente de imágenes digitales de
ecosistemas acuáticos amazónicos basado en computación
GRID enfocada a la gestión del conocimiento
Edwin Eduardo Millán-Rojas1,*, Jose Nelson Pérez-Castillo2
1
Grupo de investigación GITUCAM. Universidad de la Amazonia. Florencia (Caquetá),Colombia.
2
Grupo de investigación GICOGE. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, D. C.
Recibido 7 de Noviembre de 2008; aceptado 11 de Marzo de 2009
Resumen
En la actualidad se pueden tener algoritmos estructurados para la clasificación digital e, incluso, algoritmos ya probados que
pueden clasificar y extraer la información relevante de una imagen digital, sin embargo hay unelemento estructural que limita el
desempeño de estos algoritmos: la capacidad de cómputo. Es fácil trabajar con una imagen digital tomada con una cámara digital
casera, debido a su baja resolución. Pero si se tienen muchas imágenes, el escenario es diferente y se necesita un mayor recurso de
cómputo. Y si, además, se asocian a las imágenes bases de datos alimentadas por años, sería máscomplejo su procesamiento. Es en
este último escenario donde el procesamiento mediante computación GRID es de gran ayuda.
© 2009 Universidad de la Amazonia. Todos los derechos reservados.
Palabras clave: gestión del conocimiento, computación GRID, imágenes digitales, ecosistemas acuáticos.
Abstract
It can be obtained at present structured algorithms for digital classification and even testedalgorithms for classifying and taking out
relevant information from a digital image; however, there is a structural element that causes limited algorithm performance:
computing capacity. Because of the low pixel density, it is easy to work on a picture taken by a compact digital camera. But a higher
computation resource is necessary for processing a lot of pictures taken by the same camera. And ifdata bases filled out by years
were associated to that images, it would be more complex their processing. On this last scenario, the computing GRID processing is
helpful.
© 2009 Universidad de la Amazonia. All rights reserved.
Key words: knowledge management, computing GRID, digital images, aquatic ecosystems.
Introducción
computacionales) e imágenes digitales, que
pretenden dar un mayoralcance al proceso de
clasificación y ayudan a tener la información en
bases de datos digitales, permitiendo una gestión
del conocimiento puntual.
Las imágenes tomadas son cargadas con
información que puede llegar a tener un alto
volumen de datos e importancia significativa en
los procesos de investigación, como lo son las
imágenes digitales tomadas a los ecosistemas
acuáticos amazónicos,las cuales pueden ayudar a
determinar gran cantidad de especies y elementos
nuevos en el campo de la biología animal o
vegetal, conocimiento esencial en las
investigaciones.
En este contexto, se encuentra gran cantidad de
Los últimos años han visto un rápido incremento
del tamaño de las colecciones de imágenes
d i gital e s (médicas , hi s tó ri ca s , p o l i c ia l e s ,
pictóricas,etc.). Esta situación plantea una
necesidad básica: la búsqueda y obtención de las
imágenes deseadas entre una extensa colección.
Los métodos tradicionales de procesamiento y
clasificación de la información (anotaciones
textuales, establecimiento de taxonomías) se
muestran insuficientes e inadecuados por falta de
tie m po, re c urso de c ó mputo , e spa c i o d e
almacenamiento, entreotros motivos. En este
campo aparecen los conceptos de procesamiento
in t el ige n t e, c omput ac ió n GR ID (m all as
* Autor para correspondencia. E-mail: edwineduardomillan@hotmail.com
8
Millán-Rojas & Pérez-Castillo, Momentos de Ciencia 6(1), 2009, pp: 8 - 13
administrar la información, para mantener el
conocimien to de los ecosist emas a cuát i cos
amazónicos en el tiempo y...
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