Pérez de Celis Herrero, María de la ConcepciónPEREZ DE CELIS HERRERO, MARIA DE LA CONCEPCION; 275925Navarro González, Jorge2020-04-042020-04-042014-05https://hdl.handle.net/20.500.12371/5513"En este trabajo se presenta un estudio sobre las características de bajo nivel que pudieran servir para construir un sistema automático no supervisado tendiente a clasificar obras de arte (en particular pinturas de caballete) de acuerdo a su estilo pictórico. Se analizan en particular tres estilos: Impresionista, Barroco y Cubista y utilizando MatLab se desarrollaron una serie de algoritmos que permite extraer de las imágenes de las piezas de los estilos mencionados, sus características de bajo nivel en particular se extraen descriptores de oscuridad, luminosidad, así como textura".spaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAArte--EspecializaciónProcesamiento de imagen: Técnicas digitalesTesis de licenciaturaPinturas de caballeteArte e InternetAnálisis clusteropenAccess