Florencia Juárez, RogelioRivera Zárate, GilbertoCastro Carrillo, Juan Bruno2022-01-212022-01-212021-06-08http://hdl.handle.net/20.500.11961/6038El 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.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.spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 MéxicoProtanopia.Algoritmo dependiente de contenido.Clasificación.Support Vector Machine.Algoritmo de corrección.info:eu-repo/classification/cti/7Tesis maestría