La función de transformación exponencial como herramienta para la clasificación de objetos según su tamaño

Resumen

Este artículo presenta el diseño de un algoritmo de visión artifcial para la clasificación de objetos según su tamaño, basado en la función de transformación exponencial. Para su análisis se utilizaron tres estudios anteriores como referencia, en función de evaluar la efectividad de cada uno y compararlos con el algoritmo propuesto. Para categorizar las figuras, se definieron tres tipos de clasifcación: clasifcación 1, 2 y 3, los cuales están compuestos por tres, cuatro y cinco subgrupos, respectivamente. Se usaron figuras geométricas con áreas entre 4 cm2 y 121 cm2 para crear una base de datos de 500 imágenes y usarlas en las pruebas. En total se realizaron 10 diferentes pruebas, entre las que están: efcacia en las capas R, G y B, clasifcación de los tipos de figuras geométricas o los rangos de área de cada tipo. Además, se calculó la cantidad de operaciones realizadas, tiempo por cada clasifcación, tiempo total de ejecución, uso de memoria, eficiencia, efcacia. Las pruebas y los cálculos llevados a cabo evidenciaron que el algoritmo de clasificación de tamaño utilizando como herramienta la función de transformación exponencial equipara al algoritmo más eficiente utilizado como referencia, pero supera a todos en eficacia.Abstract This article presents the design of an artifcial vision algorithm for the classifcation of objects according to their size, based on the exponential transformation function. For their analysis, three previous studies were used as reference, in order to evaluate the effectiveness of each one and to compare them with the proposed algorithm. To categorize the fgures, three types of classifcation were defned: Classifcation 1, 2 and 3, which are composed of three, four and fve subgroups, respectively. Geometric fgures with areas between 4 cm2 and 121 cm2 were used to create a database of 500 images and use them in the tests. In total, 10 different tests were performed, including: effciency in the R, G and B layers, classifcation of the types of geometric fgures or the area ranges of each type. In addition, the following variables were calculated: The number of operations performed, time per classifcation, total execution time, memory usage, effciency, effciency. The tests and calculations carried out showed that the size classifcation algorithm using the exponential transformation function as a tool equates to the most effcient algorithm used as a reference, but exceeds all in effciency.Resumo Neste artigo se apresenta o projeto de um algoritmo de visão artifcial para a classificação de objetos de acordo com o tamanho, baseado na função de transformação exponencial. Para a análise, foram utilizados como referência três estudos anteriores, a fim de avaliar a efetividade dos mesmos e compará-los com o algoritmo proposto. Para categorizar as figuras, foram defnidos três tipos de classifcações: classificação 1, 2 e 3, que são compostos por três, quatro e cinco subgrupos, na devida ordem. As figuras geométricas com áreas entre 4 e 121 cm2 foram usadas para gerar uma base de dados de 500 imagens e utilizá-las nos testes. No total, foram realizados 10 testes diferentes, incluindo: eficiência nas camadas R, G e B, classificação dos tipos de figuras geométricas ou intervalos de área de cada tipo. Além disso, a quantidade de operações realizadas foi calculada, o tempo por cada uma das classifcações, o tempo total de execução, ouso da memória, eficiência e eficácia. Os testes e cálculos realizados mostraram que o algoritmo de classificação de tamanho que utiliza a função de transformação exponencial como ferramenta é equivalente ao algoritmo mais eficiente que tem se utilizado como uma referência, mas excede os demais em eficácia.