@article{Cárdenas Quintero_Vera Parra_Rozo García_2013, title={DISEÑO Y EVALUACIÓN DE UN CLASIFICADOR DE TEXTURAS BASADO EN LS-SVM}, volume={4}, url={https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/REDES/article/view/6420}, DOI={10.14483/2248762X.6420}, abstractNote={<p class="RIngenieraArtculoBasico"><span lang="ES-TRAD">Evaluar el desempeño y el costo computacional de diferentes arquitecturas y metodologías Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) ante la segmentación de imágenes por textura y a partir de dichos resultados postular un modelo de un clasificador de texturas LS-SVM.  Metodología: Ante un problema de clasificación binaria representado por la segmentación  de 32 imágenes, organizadas en 4 grupos y formadas por pares de texturas típicas (granito/corteza, ladrillo/tapicería, madera/mármol, tejido/pelaje), se mide y compara el desempeño y el costo computacional de dos tipos de núcleo (Radial / Polinomial), dos funciones de optimización (mínimo local / búsqueda exhaustiva) y dos funciones de costo (validación cruzada aleatoria / Validación cruzada dejando al menos uno) en una LS-SVM que toma como entrada los pixeles que conforman la vecindad cruz del pixel a evaluar (no se hace extracción de características). Resultados: LS-SVM como clasificador de texturas, presenta mejor desempeño y exige menor costo computacional cuando utiliza un kernel de base radial y una función de optimización basada en un algoritmo de búsqueda de mínimos locales acompañado de una función de costo que use validación cruzada aleatoria.</span></p>}, number={1}, journal={Redes de Ingeniería}, author={Cárdenas Quintero, Beitmantt and Vera Parra, Nelson Enrique and Rozo García, Pablo Emilio}, year={2013}, month={jul.}, pages={20–28} }