Descripción
Visión Artificial: Rasgos Descriptores para el Reconocimiento de Objetos
Resumen del libro
Este libro ofrece una guía técnica y práctica sobre los fundamentos de la visión artificial, centrándose en las técnicas de extracción de rasgos descriptores para el reconocimiento de objetos. El lector encontrará un análisis detallado de métodos probados para la segmentación de imágenes y la obtención de características viables que permiten describir, detectar e identificar objetos en escenas visuales. Es una obra de referencia para quienes buscan comprender y aplicar algoritmos de visión por computadora en entornos reales.
¿De qué trata?
La obra aborda uno de los problemas centrales de la inteligencia artificial: dotar a sistemas biológicos o mecánicos de la capacidad de reconocer objetos en su entorno a partir de imágenes. El autor presenta un conjunto de técnicas consolidadas que han demostrado eficiencia y eficacia en la solución de problemas de segmentación y extracción de rasgos. A lo largo del texto, se exploran métodos para describir objetos mediante descriptores viables, facilitando su detección y reconocimiento en escenas complejas. El libro no solo expone los fundamentos teóricos, sino que también ofrece un enfoque práctico para implementar estos algoritmos, respondiendo a preguntas abiertas que aún persisten en el campo de la visión artificial.
Temas principales
- Segmentación de imágenes y preprocesamiento visual.
- Extracción de rasgos descriptores para la caracterización de objetos.
- Técnicas de reconocimiento de objetos en escenas a partir de imágenes.
- Métodos de detección y clasificación basados en descriptores visuales.
- Aplicaciones prácticas de la visión artificial en sistemas autónomos.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales del ámbito de la computación, la informática y las ciencias de la computación que deseen profundizar en el reconocimiento de objetos mediante visión artificial. Es especialmente útil para quienes trabajan en programación, desarrollo de software, sistemas operativos, aplicaciones gráficas y multimedia, así como para especialistas en inteligencia artificial, robótica y procesamiento de imágenes. También resulta de interés para aquellos interesados en la seguridad informática, redes y comunicaciones, y bases de datos que requieran integrar capacidades de análisis visual.
Qué aporta este libro
- Proporciona un conjunto de técnicas eficientes y eficaces para la segmentación y extracción de rasgos en imágenes.
- Ofrece una base sólida para comprender y abordar problemas abiertos en el reconocimiento de objetos.
- Facilita la implementación práctica de algoritmos de visión artificial en proyectos reales.
- Ayuda a desarrollar habilidades para describir, detectar y reconocer objetos en escenas visuales complejas.
- Actualiza y consolida el conocimiento sobre métodos probados en el campo de la visión por computadora.
Ficha técnica
- Autor: Sossa Azuela, Juan Humberto
- Editorial: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
- Idioma: Español
- Tema: Computación e informática, Informática: cuestiones generales, Estilos de vida digital, Aplicaciones empresariales, Aplicaciones gráficas y multimedia, Hardware, Sistemas operativos, Programación informática/desarrollo de software, Programación orientada a objetos (POO), Bases de datos, Certificación informática, Seguridad informática, Redes y comunicaciones informáticas, Ciencias de la computación
- Colección: Informática general
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: febrero de 2013
- Número de páginas: 278
- Peso: 390 g
Valoración editorial
Esta obra constituye un recurso valioso para cualquier profesional o estudiante que busque dominar las técnicas de reconocimiento de objetos en visión artificial. Su enfoque en rasgos descriptores probados y su claridad expositiva la convierten en una herramienta práctica tanto para la formación académica como para la aplicación en proyectos de desarrollo tecnológico. Es una lectura recomendada para quienes deseen avanzar en la comprensión de uno de los desafíos más persistentes de la inteligencia artificial.