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- W2152432877 abstract "La computacion basada en principios fisicos recientemente ha ganado respeto en la comunidad cientifica. Esta area emergente, en poco tiempo ha logrado desarrollar un amplio rango de tecnicas y metodos que han servido para resolver diversos problemas, considerados como complejos. Por otra parte, la deteccion automatica de circulos en imagenes se considera una tarea importante, es por esto que se han realizado un gran numero de trabajos tratando de encontrar el detector de circulos optimo. Este articulo presenta un nuevo algoritmo para la deteccion de primitivas circulares contenidas en imagenes sin la consideracion de la transformada de Hough. El algoritmo propuesto esta basado en un nuevo enfoque inspirado en principios fisicos llamado: Electromagnetism-Like Optimization (EMO), el cual es un metodo heuristico que emplea algunos principios de la teoria del electromagnetismo para resolver problemas complejos de optimizacion. En el algoritmo EMO las soluciones se construyen considerando la atraccion y repulsion electromagnetica entre las particulas cargadas; dicha carga representa la afinidad que tiene cada particula con la solucion. El algoritmo de deteccion de circulos emplea una codificacion de tres puntos no colineales, dichos puntos representan los circulos candidatos sobre una imagen que solo contiene sus bordes. Empleando una funcion objetivo, el conjunto de circulos candidatos considerados como particulas cargadas, son operados por medio del algoritmo EMO hasta que logren coincidir con los circulos existentes en la imagen real. Los resultados experimentales en diversas imagenes complejas validaron la eficiencia de la tecnica propuesta en cuanto a su exactitud, velocidad y robustez." @default.
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