Segmentacion Linguistica del Color : mediante un modelo Bayesiano jerárquico

En este trabajo se realiza la fusin de tcnicas Bayesianas de interaccin espacial con un modelo de categorizacin del color para dar lugar a la segmentacin lingstica. El modelo de categorizacin del color est basado en las 11 categoras universales de color propuestas por Berlin y Kay en 1969. La modelacin se realiza en los espacios RGB, L*a*b* y L*u*v*, usando datos obtenidos a travs de experimentos de nombramiento del color con observadores humanos. La verosimilitud se modela como una combinacin lineal de splines cuadrticos. Como resultado, cada voxel en una representacin de color, es descrito por un vector de probabilidades, cuyas componentes expresan el grado de pertenencia a cada una de las categoras de color. Esto da lugar a un diccionario probabilstico que es usado para la segmentacin a travs de Campos Aleatorios de Medida Markovianos Gaussianos.