Reconocimiento de Caracteres: Un abordaje invariante a translaci ...

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Extracción de características: Heurística A. Momento de inércia del caracter. Una imagen bidimensional puede ser representada como una función contínua f(x, y) donde cada pixel sea considerado una partícula con masa igual al valor de la intensidad del pixel. Para imágenes binarias el momento de inércia con respecto a su centróide es: I = N∑ d 2 i = i=1 N∑ ((x i − C x ) 2 + (y i − C y ) 2 ) i=1 donde (C x , C y ) son las coordenadas del centróide del caracter, N es el total de pixels, y (x i , y i ), para i = 1 . . . N, son as coordenadas de los pixels. Invariáncia a escala: I N = I/N 2 Reconocimiento de Caracteres: Un abordaje invariante a translación, rotación y escala
Extracción de características: Heurística B. Características topológicas invariantes, basado en el hecho que el círculo es la única figura geométrica que es perfectamente invariante a rotación. Son usados círculos igualmente espaciados y centrados en (C x , C y ). Reconocimiento de Caracteres: Un abordaje invariante a translación, rotación y escala
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