El Catálogo Colectivo reúne los registros del material que posee cada una de las
bibliotecas de la Universidad Nacional de Córdoba, pudiendo encontrarse colecciones
especializadas y actualizadas en todas las áreas del conocimiento; lo que permite una
amplia visibilidad y garantiza el acceso al patrimonio documental de la Universidad.
Se encuentra disponible para toda la comunidad académica: estudiantes, docentes,
egresados e investigadores.
Si formas parte de la comunidad de la UNC también podés solicitar préstamos de material,
a cualquier biblioteca universitaria, utilizando el servicio de préstamo interbibliotecario,
independientemente de la facultad a la que pertenezcas, la carrera que curses o la cátedra
que dictes.
El enorme desarrollo de los recursos tecnológicos de las últimas décadas, ha sido un factor determinante en la construcción e implementación computacional de diferentes índices y medidas de calidad para cuantificar la similaridad entre dos imágenes digitales. Si bien las propuestas son innumerables,...
|a Análisis y comparación de medidas e índices de similaridad para imágenes digitales /
|c María Lucía Pappaterra.
|h [recurso electrónico]
260
|a Córdoba, Argentina :
|b s.n.,
|c 2019
300
|a 1 recurso en línea (236 p.) :
|b il.
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|a Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2019.
504
|a Bibliografía: p. 220
520
3
|a El enorme desarrollo de los recursos tecnológicos de las últimas décadas, ha sido un factor determinante en la construcción e implementación computacional de diferentes índices y medidas de calidad para cuantificar la similaridad entre dos imágenes digitales. Si bien las propuestas son innumerables, resultan escasos e incompletos los estudios de comparación y clasificación de estas herramientas. Esta tarea es importante, porque el concepto similitud referido a imágenes digitales es muy amplio y las metodologías sugeridas deben dar respuestas en diferentes escenarios donde se plantean disparidades y semejanzas según múltiples y variados arquetipos de distorsión. Esta tesis plantea un estudio intenso del desempeño de las medidas e índices de similaridad propuestos hasta el momento para relacionar imágenes digitales; propone comparar el desempeño de estos procesos teniendo en cuenta su capacidad para emular el Sistema Visual Humano (HVS) al vincular una imagen con una distorsión de ella, bajo distintos esquemas y niveles de cambio. La iniciativa se manifiesta a favor de señalar a los mejores procedimientos de comparación de imágenes digitales, por sus propiedades matemáticas y estadísticas y por su solidez en cuanto a su capacidad de interpretar al HVS.
650
4
|9 962
|a ANALISIS DE IMAGENES
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|a ALGORITMOS
|9 4376
650
4
|9 9958
|a TECNOLOGIA DIGITAL
856
4
|u http://hdl.handle.net/11086/11669
|y Repositorio digital UNC
