Por:Diego Herrera

Clasificación automática de fotografíasEn la actualidad, el manejo de imagenes se

ha hecho cada vez mas masivo, a partir de la popularizacion de los medios fotograficos como son las camaras digitales, asi mismo la difusion de estas a traves de la red(internet)

Lo que se pretende realizar es un medio de catalogar las imagenes, realizando agrupaciones, clasificaciones, ayudando a mejorar la busqueda de éstas.

Datos DisponiblesPara poder realizar este ejemplo se ha

dispuesto de una colección de 200 fotografías , las mismas que han sido separadas en cuatro grupos , según las categorías definidas.

La principal idea es que cada categoría debería presentar ciertas dominantes de color, o intensidad de color (incluido el negro).

Colección de imágenes utilizadasNocturnasUrbanasRetratos y Paisajes

Cargando Datos WEKA

Árbol de Decisión

Resultados ObtenidosUna vez implementado el modelo de árbol de

decisión(J48) hemos obtenidos los siguientes resultados:Number of Leaves : 22 Size of the tree : 43 Time taken to build model: 0.08 seconds

=== Stratified cross-validation === Correctly Classified Instances 130 65 %

Incorrectly Classified Instances 70 35 % === Detailed Accuracy By Class ===

Precision Class 0.571 paisaje 0.477 urbana 0.962 nocturna 0.564 gente

Resultados Obtenidos

a b c d Classified as

28 13 0 8 a = paisaje

14 21 0 9 b = urbana

0 0 50 2 c = nocturna

8 16 0 31 d = gente

Resultados Obtenidos

ConclusionesDe los resultados obtenidos en la ejecución

de los diferentes modelos, se analizaron algunos indicadores de la salida obtenida en cada caso. Concretamente, se utilizó como medio de comparación, los indicadores de correctitud de instancias clasificadas, el detalle de precisión de clasificación por clases, y la matriz de confusión de cada caso.

Bibliografía Gomez, Daniel. 2007. Clasificacion

automatica de fotografias. [En línea] 2007. [Citado el: 22 de 04 de 2009.] http://www.dcc.uchile.cl/~dgomez/universidad.php?page=proyecto_datamining.