Estética computacional aplicada a la industria automotriz
| Autor: | Crego Quirante, José Luis, Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Pàrraga, Alejandro, López Peña, Antonio M. |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: |
MIDR
HSV ROI Estètica computacional Keypoints Maxima values Valors extrems DBSCAN Computational aesthetics NICE Valores extremos Estética computacional Máscara binaria Regressió lineal DOF Màscara binària DoG Categorització de colors Categorización de colores Colour categorization Regresión lineal Linear regression Binary mask |
| Zdroj: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB Universitat Autònoma de Barcelona |
| Popis: | La industria automotriz está cada vez más capacitada para ofrecer a sus clientes vehículos que no sólo cumplen con las prestaciones necesarias sino que también resultan estéticamente atractivos para el comprador. Este es un campo muy amplio y poco explorado ya que las características de un vehículo que lo hacen estéticamente atractivo son muchas y la variedad de gustos de los clientes también. Este trabajo tiene como punto de partida la creación de una base de datos de imágenes automóviles de bajo contenido semántico (con mínima información sobre "marca", "modelo", "social target" etc.) categorizada de acuerdo a las preferencias de un grupo piloto de usuarios. El paso siguiente es la extracción de características de bajo nivel (brillos, color, contornos, etc.) para aplicar métodos de clasificación computacional y evaluar los resultados. The automotive industry is increasingly able to offer its customers vehicles that not only meet the required performance but are also aesthetically attractive to the buyer. This is a very broad field and little explored since the characteristics of a vehicle that make it aesthetically appealing are many and the variety of tastes of the customers as well. This work has as its starting point at the creation of a database of automobile images of low semantic content (with minimal information about "brand", "model", "social target.etc.) categorized according to the preferences of a group User pilot. The next step is the extraction of low-level features (brightness, color, contours, etc.) to apply computational classification methods and evaluate the results. La indústria automotriu està cada vegada més capacitada per a oferir als seus clients vehicles que no només compleixen amb les prestacions necessàries sino que també resulten estèticament atractius per al comprador. Aquest es un camp molt ampli i molt poc explorat ja que les característiques d'un vehicle que el fan estèticament atractiu són moltes i la varietat de gustos dels clients també. Aquest treball té com a punt de partida la creació d'una base de dades d'automòvils de baix contingut semàntic ("marca", "model", "social target", etc.) categoritzades d' acord a les preferències d'un grup pilot d' usuaris. El següent pas és el de l'extracció de característiques de baix nivell (brillantor, color, contorns) per a aplicar mètodes de classificació computacional i evaluar els resultats. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|