Reconocimiento de armas en imágenes de rayos X mediante Saco de Palabras Visuales

David Castro Piñol, Frank Sanabria Macias, Enrique Marañón Reyes, Felipe Rodriguez Arias

Resumen


El diseño de un sistema automático que reconozca objetos peligrosos en imágenes de rayos X de equipos de inspección ha sido un problema complejo en los últimos años. La inspección de equipajes por rayos X presenta limitantes en cuanto a la eficiencia en el reconocimiento de objetos peligrosos y la demora que se toma el proceso. No existe una herramienta software que detecte automáticamente la presencia de armas en imágenes de rayos X y facilite el trabajo del operador de inspección. En este trabajo se desarrolló e implementó un algoritmo para el reconocimiento de armas cortas en imágenes de rayos X usando el método Saco de Palabras Visuales. Para realizar esto se implementó una etapa de pre-procesado, se construyó el vocabulario de palabras visuales que tuviera el mejor comportamiento frente a este tipo de imágenes, se  representó un conjunto de imágenes mediante los histogramas de palabras visuales y se realizó el entrenamiento de un clasificador de tipo Máquina de Soporte Vectorial. Este algoritmo se desarrolló sobre la plataforma Matlab y con el apoyo de la biblioteca de funciones VLFeat. Se realizaron diversos experimentos variando los parámetros del método obteniéndose como mejor resultado una razón de verdaderos positivos de un 97.12% y una razón de falsos positivos de 7.4%. Estos resultados muestran que el algoritmo implementado puede servir de apoyo al personal de inspección, aumentar la rapidez del proceso y mejorar la eficiencia en el reconocimiento de armas en las imágenes de rayos X del sistema de inspección de equipajes.

Palabras clave


Saco de Palabras Visuales, Máquina de Soporte Vectorial, imágenes de rayos X

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