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Evaluación de Técnicas de Segmentación de Imágenes

by | Feb 27, 2017 |

General Information

Title: Evaluación de Técnicas de Segmentación de Imágenes

Time and date: May, 2016

Location of the talk:  Facultad de Ciencias Matemáticas, Universidad Complutense de Madrid (Spain).

Abstract: La segmentación de una imagen consiste, de manera aproximada, en identificar el área ocupada por los diferentes objetos visibles en la misma. Aunque esta información no es demasiado útil per se, puede emplearse en diferentes tareas de mayor complejidad, incluyendo el reconocimiento de objetos o la indexación semántica de imágenes a partir de su contenido. Así pues, es natural que en los últimos 30 años se hayan presentado multitud de propuestas e inspiraciones para segmentar imágenes. Sin embargo, la evaluación de la calidad de sus resultados está mucho menos estudiada. Hasta hace pocos años, los resultados de cada propuesta simplemente se ilustraban de manera visual, con unas pocas imágenes seleccionadas por los autores de cada trabajo. Así pues, era imposible cuantificar el rendimiento de una propuesta concreta, o de diferentes configuraciones de la misma. En los últimos 10 años, han aparecido benchmarks estandarizados para la evaluación de la calidad de una segmentación, pero estos son escasos y están poco auditados. En cierto modo, se han impuesto ante la falta de otras alternativas. En esta charla analizaremos, en perspectiva histórica, el problema de la evaluación de la calidad de una segmentación. Esto nos llevará a un recorrido por el problema, incluyendo su semántica, los desafíos técnicos a los que se enfrenta y las relaciones con otras teorías matemáticas involucradas en su resolución.

Keywords: Boundary detection; Quality evaluation; One-to-many comparison; Consensus image; Ground truth.

Cite as: C. Lopez-Molina, Evaluación de Técnicas de Segmentación de Imágenes, Invited talk at the Universidad Complutense de Madrid (Spain), May 2016.


Detailed description

This work focuses on boundary images and the evaluation of their quality. Specifically, it focuses in the problematics due to the multiplicity of solutions given by humans. We review different strategies available for one-to-many comparison in quality evaluation, with its highs and lows. This review includes a taxonomy of methods, as well as some future lines of research.

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More Information

Code (in the KITT): There is no code or resources of any kind for this publication.

Links:

  • The paper in the KITT;

Related works (in the KITT):

  • Separability criteria for the evaluation of boundary detection benchmarks;
  • Twofold consensus for boundary detection ground truth (link);
  • Quantitative error measures for edge detection.