3. Desarrollo del SRAF

En las siguientes secciones se detallan las técnicas utilizadas para construir el programa y su fundamentación teórica.

3.1. El universo

Esta compuesta por todas las posibles imágenes que admite como entrada el SRAF. Estas imágenes deben estar dadas en formato Device Independent Bitmap (.bmp) y poseer una paleta de colores de 256 entradas.

3.2. Aislamiento de objetos

Esta compuesta por una etapa de detección de contorno y otra de vectorización. La etapa de detección de contorno convierte la imagen entrante en una imagen de dos colores, blanco y negro, que contiene sólo los contornos de los objetos en la imagen. Esta etapa es muy compleja debido al ruido que poseen las imágenes digitalizadas. La etapa de vectorización aísla los contornos detectados en la etapa anterior y los transforma en una representación vectorial basada en curvas Bezier.

Estas dos etapas se analizan en profundidad más adelante en el informe.

3.3. Extracción de características

Se basa en determinar cuales son las características de una forma representada mediante curvas Bezier que la diferencian de otras formas distintas.

Las propiedades que debe cumplir la elección y el testeo de características son:

1. Las características deben ser discriminantes: valores numéricos diferentes para objetos de clases distintas.
2. Las características deben ser fiables: es decir, con cambios numéricos pequeños para objetos de una misma clase. Si no se cumple será necesario un enfoque estadístico en el diseño de las funciones discriminantes.
3. Las características deben estar incorreladas. No debe existir una correlación fuerte entre ellas. Principio de parsimonia : decir lo mismo con la máxima economía de términos.
4. Las características deben calcularse en un tiempo aceptable. este es un requisito que puede llegar a ser determinante en ciertas aplicaciones de tiempo real.
5. Las características deben obtenerse con censores económicos.

3.4. Base de datos

Los datos de las clases pertenecientes al universo de trabajo se almacenan un una base de datos Access (.mdb). En esta BD se guarda el objeto en su representación mediante curvas Bezier y su representación mediante características discriminantes. La primer representación se utiliza para la edición de las figuras mientras que la segunda es necesaria para la identificación de los objetos del universo analizado.