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Corso di laurea in Ingegneria dell’Informazione            Curriculum in InformaticaSviluppo e studio di un algoritmo gene...
 RICERCARE UN INTERVALLO DI COLORE                     Presenza di                                   ARGB [255,139,13,0] ...
 Elaborazione dell’immagine       Segmentazione a soglia       Divisione e fusione       Clustering       Segmentazio...
 Codifica della soluzione  max {f: R2  R} = (Xm,Ym)                                           (Xm,Ym)  000010          ...
 Operatori genetici    Selezione                                                 {                    000010            ...
 Posizione di geni ripetuta in più genotipi:   011010                                                101000              ...
 Package e Classi:   pkgColouredImages   MyARGB   MyImage                           Gestione immagini e modello ARGB   ...
 Alto coefficiente di distribuzione: 600 500 400 300 200 100   0       0   200   400   600   800   1000                  ...
 Combinazione di parametri migliore sull’immagine         c.d. 0.86            c.d. 0.46                  c.d. 0.45      ...
 Ridotto numero di generazioni (30)
 Tracciamento di una traiettoria Da 2 a 10’000 fps                2                   10           50                   ...
 RILEVAMENTO: Risposta soddisfacente, anche dopo poche generazioni FORMA: Buone prestazioni su:   Forme “semplici”, are...
presentazione Sviluppo e studio di un algoritmo genetico per la ricerca di un intervallo di colore in un'immagine digitale
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presentazione Sviluppo e studio di un algoritmo genetico per la ricerca di un intervallo di colore in un'immagine digitale

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presentazione Sviluppo e studio di un algoritmo genetico per la ricerca di un intervallo di colore in un'immagine digitale

  1. 1. Corso di laurea in Ingegneria dell’Informazione Curriculum in InformaticaSviluppo e studio di un algoritmo genetico per la ricerca di un intervallo di colore in un’immagine digitale
  2. 2.  RICERCARE UN INTERVALLO DI COLORE Presenza di ARGB [255,139,13,0] Risposta: SI/NO Forma dell’area Risposta:
  3. 3.  Elaborazione dell’immagine  Segmentazione a soglia  Divisione e fusione  Clustering  Segmentazione a bacini  Contorni attivi
  4. 4.  Codifica della soluzione max {f: R2  R} = (Xm,Ym) (Xm,Ym)  000010 fenotipo genotipo o cromosoma Funzione di valutazione Fval : { genotipi }  R
  5. 5.  Operatori genetici  Selezione { 000010 a0a1a2b0b1b2 c0c1c2d0d1d2  Incrocio (pCross) { a0a1a2d0d1d2 c0c1c2b0b1b2 a0a1a2b0b1b2 c0c1c2d0d1d2 { a0d0a1d1a2d2 c0b0c1b1c2b2 { a0a1d0d1a2d2 c0c1b0b1c2b2 ...  Mutazione (pMut) a0a1a2b0b1b2 a0a1a2M0b1b2
  6. 6.  Posizione di geni ripetuta in più genotipi: 011010 101000 H : * *10*0 Teorema degli schemi:
  7. 7.  Package e Classi: pkgColouredImages MyARGB MyImage Gestione immagini e modello ARGB pkgEvaluator Implementazione funzione valutazione GenPixelEvaluator pkgGeneticColourItems GeneticOperations Descrizione e gestione cromosomi GeneticPixel Implementazione operazioni genetiche Population Descrizione ed evoluzione Searcher della popolazione pkgSearcherFrontEnd FrmWelcomeSearcher MyFileOperator MyJPanel Interfaccia grafica e I/O su file
  8. 8.  Alto coefficiente di distribuzione: 600 500 400 300 200 100 0 0 200 400 600 800 1000 70.3% dei punti generati all’interno dell’area obiettivo
  9. 9.  Combinazione di parametri migliore sull’immagine c.d. 0.86 c.d. 0.46 c.d. 0.45 Colori non limitati all’area obiettivo c.d. 0.29 c.d. 0.25 c.d. 0.25 Colori non limitati all’area obiettivo
  10. 10.  Ridotto numero di generazioni (30)
  11. 11.  Tracciamento di una traiettoria Da 2 a 10’000 fps 2 10 50 500 10000
  12. 12.  RILEVAMENTO: Risposta soddisfacente, anche dopo poche generazioni FORMA: Buone prestazioni su:  Forme “semplici”, area connessa e convessa  Monocromia dell’area  Unicità di colore dell’area FUTIRI SVILUPPI: Confronto con algoritmi di segmentazione per tracciamento traiettoria su video

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