Resumen

Los modelos de contorno activo, conocidos coloquialmente como serpientes, son bastante populares para varias aplicaciones como la detección de límites de objetos, la segmentación de imágenes, el seguimiento de objetos y la clasificación a través de la minimización de energía. Mientras que la minimización de energía puede lograrse utilizando métodos de optimización tradicionales, en los últimos años se han desarrollado enfoques basados en algoritmos evolutivos inspirados en la naturaleza. Uno de estos algoritmos evolutivos que se ha utilizado ampliamente en contornos activos es la optimización por enjambre de partículas (PSO, por sus siglas en inglés). Sin embargo, el PSO convencional converge lentamente y queda atrapado fácilmente en mínimos locales, lo que resulta en una detección inexacta de concavidades en el límite del objeto. Esto se soluciona utilizando el PSO de múltiples enjambres propuesto, en el cual se establece un enjambre para cada punto de control en la serpiente y luego todos los enjambres bus

• Materias:Sistemas lineales difusos Reglas difusas Conjuntos borrosos Sistema de bobinado
• Subjects:Linear fuzzy systems Fuzzy rules Fuzzy sets Winding system
• Palabras claves:Modelos de contorno activo; Serpientes; Detección de límites de objetos; Segmentación de imágenes; Optimización por enjambre de partículas; PSO multiswarm
• Keywords:Active contour models; Snakes; Object boundary detection; Image segmentation; Particle swarm optimization; Multiswarm PSO