| Revista: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000560635 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Arce, Fernando1 Sossa, Humberto3 Gómez Flores, Wilfrido4 Lira, Laura2 |
| Instituciones: | 1Centro de Investigaciones en Óptica, León, Guanajuato. México 2Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, Ciudad de México. México 3Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Monterrey, Nuevo León. México 4Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación y de Estudios Avanzados, Ciudad de México. México |
| Año: | 2022 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 26 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 411-422 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en inglés | The Image Analysis community has widely used so-called bit-quads to propose formulations for computing the Euler characteristic of a 2-D binary image. Reported works have manually proposed different combinations of bit-quads to provide one or more formulations to calculate this important topological feature. This paper empirically shows how an Artificial Neural Network can be trained to find an optimal combination of bit-quads to compute the Euler characteristic of any binary image. We present results with binary images of different complexities and sizes and compare them with state-of-the-art machine learning algorithms. |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Inteligencia artificial |
| Keyword: | Euler characteristic, Bit-quads, Holes, Objects, Artificial neural network, Artificial intelligence |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
