Algoritmo de clasificación aplicado en la identificación de píxeles en imágenes a repintar para su adaptación a personas con protanopia.
Fecha
2021-06-08
Autores
Castro Carrillo, Juan Bruno
Título de la revista
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Editor
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Resumen
El daltonismo, también conocido como Deficiencia de Visión al Color (DVC), es una deficiencia en el sistema visual humano que afecta al 8% de la población masculina y al 0.4% de la población femenina. El no poder percibir correctamente los colores ocasiona dificultades en ámbitos personales, académicos o laborales debido al amplio uso del color. Aunque no existe una cura o un tratamiento para el daltonismo, existen herramientas diseñadas para minimizar el impacto negativo de esta condición. La herramienta más exitosa para ayudar a personas con daltonismo a identificar mejor los colores son los algoritmos de corrección de color. En este documento se propone el uso de una Máquina de Soporte Vectorial (MSV) para la clasificación de los píxeles a corregir en estos algoritmos. Se comparó el desempeño de la MSV contra un enfoque basado en agrupamiento. Los resultados dan evidencia que la MSV identificó mejor los píxeles que se debían corregir y en un menor tiempo de cómputo en comparación que el tiempo que tomó el agrupamiento.
Descripción
El daltonismo, también conocido como Deficiencia de Visión al Color (DVC), es una deficiencia en el sistema visual humano que afecta al 8% de la población masculina y al 0.4% de la población femenina. El no poder percibir correctamente los colores ocasiona dificultades en ámbitos personales, académicos o laborales debido al amplio uso del color. Aunque no existe una cura o un tratamiento para el daltonismo, existen herramientas diseñadas para minimizar el impacto negativo de esta condición. La herramienta más exitosa para ayudar a personas con daltonismo a identificar mejor los colores son los algoritmos de corrección de color. En este documento se propone el uso de una Máquina de Soporte Vectorial (MSV) para la clasificación de los píxeles a corregir en estos algoritmos. Se comparó el desempeño de la MSV contra un enfoque basado en agrupamiento. Los resultados dan evidencia que la MSV identificó mejor los píxeles que se debían corregir y en un menor tiempo de cómputo en comparación que el tiempo que tomó el agrupamiento.
Palabras clave
Protanopia., Algoritmo dependiente de contenido., Clasificación., Support Vector Machine., Algoritmo de corrección.