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Butterfly Classification by HSI and RGB Color Models Using Neural Networks

Clasificación de Mariposas por Modelos de Color HSI y RGB Usando Redes Neuronales

dc.creatorGrajales-Múnera, Jorge E.
dc.creatorRestrepo-Martinez, Alejandro
dc.date2013-11-19
dc.date.accessioned2021-03-18T21:04:21Z
dc.date.available2021-03-18T21:04:21Z
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/324
dc.identifier10.22430/22565337.324
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11532
dc.descriptionThis study aims the classification of Butterfly species through the implementation of Neural Networks and Image Processing. A total of 9 species of Morpho genre which has blue as a characteristic color are processed. For Butterfly segmentation we used image processing tools such as: Binarization, edge processing and mathematical morphology. For data processing RGB values are obtained for every image which are converted to HSI color model to identify blue pixels and obtain the data to the proposed Neural Networks: Back-Propagation and Perceptron. For analysis and verification of results confusion matrix are built and analyzed with the results of neural networks with the lowest error levels. We obtain error levels close to 1% in classification of some Butterfly species.en-US
dc.descriptionEste estudio aborda la clasificación de especies de mariposas mediante la implementación de Redes Neuronales Artificiales y el procesamiento de imágenes. Se procesan imágenes de un total de 9 especies de mariposas del género Morpho el cual tiene el azul como color característico. Para realizar la segmentación de la mariposa se usan herramientas de procesamiento de imágenes tales como: binarización, filtrado de bordes y morfología matemática. Para el procesamiento de los datos se obtienen los datos RGB de cada imagen que se llevan al modelo de color HSI con el objetivo de identificar los pixeles que son de color azul y de obtener los datos para realizar el procesamiento en las Redes Neuronales propuestas: Back-propagation y perceptrón. Para la verificación y análisis de resultados se construyen matrices de confusión, se analizan y se toman los resultados de las redes neuronales que muestren los niveles de error más bajos. Se logra llegar a un nivel de error cercano al 1% en la clasificación en algunas especies de mariposas.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)en-US
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/324/330
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasen-US
dc.sourceTecnoLógicas; Special edition (2013); 669-679en-US
dc.sourceTecnoLógicas; Edición Especial (2013); 669-679es-ES
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.subjectPerceptronen-US
dc.subjectback-propagationen-US
dc.subjectneural networksen-US
dc.subjectbutterflyen-US
dc.subjectcolor analysisen-US
dc.subjectPerceptrónes-ES
dc.subjectback-propagationes-ES
dc.subjectmariposaes-ES
dc.subjectredes neuronaleses-ES
dc.subjectanálisis del colores-ES
dc.titleButterfly Classification by HSI and RGB Color Models Using Neural Networksen-US
dc.titleClasificación de Mariposas por Modelos de Color HSI y RGB Usando Redes Neuronaleses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeComputer's sciencees-ES


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