El objetivo de esta tesis es desarrollar un modelo neuronal multi-escala para el reconocimiento de imagenes en color de escenas texturadas. El modelo, que combina informacion cromatica y textural para segmentar y reconocer las imagenes de forma coherente, esta constituido por dos modulos principales: el modulo de segmentacion compuesto por el Sistema de Color Oponente (COS) y el Sistema de Segmentacion Cromatica (CSS); y el modulo de reconocimiento basado en una red neuronal ARTMAP con propiedades de invarianza en escala y en orientacion. La segmentacion se realiza mediante la extraccion de contornos perceptuales y procesos de difusion sobre los canales oponentes cromaticos, basados en la teoria psicofisica humana de la percepcion del color. El modulo CSS lleva a cabo los procesos de realzado de las regiones de color mediante un bucle multi-escala de filtros orientados y mecanismos de competicion-cooperacion. Estos realzados, junto con las caracteristicas de textura constituyen el patron de entrada al clasificador neuronal supervisado. Posteriormente, la etapa neuronal realiza un reconocimiento atentivo de la escena."
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