Segmentación lingüística del color
mediante un modelo Bayesiano jerárquico
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En este trabajo se realiza la fusión de técnicas Bayesianas de interacción espacial con un modelo de categorización del color para dar lugar a la segmentación lingüística. El modelo de categorización del color está basado en las 11 categorías universales de color propuestas por Berlin y Kay en 1969. La modelación se realiza en los espacios RGB, L a b y L u v , usando datos obtenidos a través de experimentos de nombramiento del color con observadores humanos. La verosimilitud se modela como una combinación lineal de splines cuadráticos. Como resultado, cada voxel en una representa...
En este trabajo se realiza la fusión de técnicas Bayesianas de interacción espacial con un modelo de categorización del color para dar lugar a la segmentación lingüística. El modelo de categorización del color está basado en las 11 categorías universales de color propuestas por Berlin y Kay en 1969. La modelación se realiza en los espacios RGB, L a b y L u v , usando datos obtenidos a través de experimentos de nombramiento del color con observadores humanos. La verosimilitud se modela como una combinación lineal de splines cuadráticos. Como resultado, cada voxel en una representación de color, es descrito por un vector de probabilidades, cuyas componentes expresan el grado de pertenencia a cada una de las categorías de color. Esto da lugar a un diccionario probabilístico que es usado para la segmentación a través de Campos Aleatorios de Medida Markovianos Gaussianos.
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