Detección rápida de la mácula y la fóvea empleando el algoritmo de Viola-Jones

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dc.contributor.authorGarcía, Yainet
dc.contributor.authorRodríguez, Reinier
dc.contributor.authorTaboada, Alberto
dc.coverage.spatialLa Habanaen_US
dc.date.accessioned2023-07-04T20:33:41Z
dc.date.available2023-07-04T20:33:41Z
dc.date.issued2019-02
dc.description.abstractEl siguiente estudio surge del interés de detectar la mácula y la fóvea en imágenes digitales de retina, tanto para el análisis médico como para contribuir en la detección del Disco óptico y demás estructuras. La metodología seguida propone un método rápido y eficiente para la detección de estas estructuras empleando el algoritmo de Viola-Jones implementado en Matlab. Para el entrenamiento del detector se utilizaron los rasgos Haar y LBP, comparando los resultados ofrecidos por ambos. Se conformó una Base de Datos de 750 imágenes pertenecientes a Bases de Datos conocidas como DRIVE, STARE, MESSIDOR, DIARETDB0, DIARETDB1, ROC, ONH, entre otras. Se tomaron 550 imágenes para prueba y el resto para el entrenamiento. Las imágenes negativas fueron incrementadas mediante rotaciones y redimensionamientos por requerirlo el detector conformado. El desempeño del algoritmo desarrollado es bueno para ambos rasgos, la mejor detección se obtiene con los rasgos Haar alcanzando un 98,18 porciento de acierto para la mácula y la fóvea, mientras que con LBP se obtiene un acierto del 96,18 porciento.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13783
dc.language.isoesen_US
dc.relation.conferenceII Taller Internacional de Tecnología y Educaciónen_US
dc.subjectAlgoritmo de Viola-Jones, detección, fóvea, mácula, rasgos Haar y LBP.en_US
dc.titleDetección rápida de la mácula y la fóvea empleando el algoritmo de Viola-Jones
dc.typeProceedingsen_US

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