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https://hdl.handle.net/20.500.12008/8904
Cómo citar
| Título: | An unsupervised algorithm for detecting good continuation in Dot Patterns |
| Autor: | Lezama, José Randall, Gregory Morel, Jean-Michel Grompone von Gioi, Rafael |
| Tipo: | Artículo |
| Palabras clave: | Good continuation, Gestalt, Dots, Non-accidentalness, Local symmetry |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| Resumen: | In this article we describe an algorithm for the automatic detection of perceptually relevant
configurations of `good continuation' of points in 2D point patterns. The algorithm is based
on the `a contrario' detection theory and on the assumption that `good continuation' of points
are locally quasi-symmetric. The algorithm has only one critical parameter, which controls the
number of false detections. |
| Editorial: | Udelar. FI-IIE |
| EN: | IPOL. Journal Image Processing On Line, 2017, vol. 7, pp. 81--92 |
| ISSN: | 2105-1232 |
| Citación: | LEZAMA, José, RANDALL, Gregory, MOREL, Jean-Michel, y otros. "An unsupervised algorithm for detecting good continuation in Dot Patterns". IPOL. Journal Image Processing On Line. [en línea] 2017, vol. 7, pp. 81--92. |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-SA 4.0) |
| Aparece en las colecciones: | Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
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