Resumen de Condensación controlada en k-nn y su aplicación para la identificación del color en tiempo real

Carmen Villar Patiño, Carlos Cuevas Covarrubias

• español

  Los algoritmos de vecinos cercanos (k-NN) son métodos ampliamente empleados en la clasificación estadística. Los cuales destacan por ser precisos y por no depender de ningún supuesto distribucional. A pesar de estas ventajas tienen el inconveniente de implicar un alto costo computacional. Conseguir formas eficientes de implementarlos es un reto impor- tante para el desarrollo del reconocimiento de patrones. En este trabajo se discute una versión mejorada del algoritmo k-NN Condensación Controlada y se analiza su potencial en la identificación de color en tiempo real. Se basa en la representación de datos de entrenamiento en función de un conjunto reducido de prototipos informativos. Incluye dos parámetros que controlan el balance entre rapidez y precisión. Esto permite definir el porcentaje de condensación sin sacrificar demasiado la precisión del algoritmo. Probamos nuestra propuesta en un problema de clasificación instantánea en imágenes de video. Logramos la identificación de color en tiempo real mediante el algoritmo k-NN Condensación Controlada ejecutado con técnicas de programación multihilos. Los resultados obtenidos hasta el momento son alentadores.

• English

  k-NN algorithms are frequently used in statistical classification. They are accurate and distribution free. Despite these advantages, k-NN algorithms imply a high computational cost. To find efficient ways to implement them is an important challenge in pattern recognition. In this article, an improved version of the k-NN Controlled Condensation algorithm is introduced. Its potential for instantaneous color identification in real time is also analyzed. This algorithm is based on the representation of data in terms of a reduced set of informative prototypes. It includes two parameters to control the balance between speed and precision. This gives us the opportunity to achieve a convenient percentage of condensation without incurring in an important loss of accuracy. We test our proposal in an instantaneous color identification exercise in video images. We achieve the real time identification by using k-NN Controlled Condensation executed through multi-threading programming methods. The results are encouraging.