Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/6793
Title: Identificación visual en ambientes subacuáticos
Authors: Maniscalco Martín, Federico
Director: Cabrera Gámez, Jorge 
Castrillón-Santana, Modesto 
UNESCO Clasification: 120317 Informática
1203 Ciencia de los ordenadores
Keywords: Erizo de mar
Diadema antillarum
Visión por computador
Issue Date: 2011
Abstract: Los erizos de mar han servido como modelo prototípico de organismo en el desarrollo de la Biología. La irrupción de este animal como especie invasora en los fondos canarios, combinada con el éxito reproductivo que ha tenido en nuestras aguas, ha creado un problema medioambiental importante que se ha intentado atajar con la puesta en marcha de proyectos e iniciativas orientados a su erradicación (matanzas masivas) o su contención con intentos de estimular su explotación comercial para uso gastronómico. En el transcurso de este trabajo se pretende explorar la robustez con la que se pueden clasificar visualmente diferentes tipos de erizos (principalmente Diadema antillarumy y Erizos autóctonos) a partir tanto de imágenes estáticas como de secuencias de vídeo para evaluar si, mediante el empleo de técnicas de visión por computador, es posible resolver estas tareas mediante la inspección automática de vídeos e imágenes.
Sea urchins are traditional model organisms in developmental biology. The appearance of this animal as an invasive species in the Canary Islands seabed, combined with reproductive success it has had on our sea, has created a major environmental problem that has been attempted to tackle with implementation of projects and initiatives aimed at their eradication (mass killings) or containment with attempts to stimulate commercial exploitation for culinary use. In the course of this work is intended to explore the robustness with can be visually classified different types of sea urchins (specifically Diadema antillarum and Natve sea urchins) from both static images such as video sequences, to explore this issue to assess whether, by using computer vision techniques, it is possible to solve these tasks through automatic inspection of videos and pictures.
URI: http://hdl.handle.net/10553/6793
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