El variograma como herramienta de caracterización The Variogram as a Tool for Characterization

Resumen

En este artículo se explora el uso del variograma experimental como descriptor para la extracción de características en imágenes. Esta caracterización se evalúa mediante dos modelos de clasificación: una red neuronal completamente conectada (FCNN) y máquinas de vectores soporte (SVM). Para la validación experimental se emplea la base de datos MNIST, ampliamente utilizada como referencia en problemas de clasificación de imágenes. El estudio considera variogramas experimentales direccionales calculados en las orientaciones de 0°, 45° y 90°, así como el variograma omnidireccional como línea base de comparación. Con el fin de explotar la información direccional, se analizan dos estrategias de combinación: una fusión tardía basada en un esquema de votación ponderada de las probabilidades generadas por modelos independientes, y una fusión temprana mediante la concatenación de las características direccionales. Los resultados permiten evaluar la capacidad del variograma para reducir la dimensionalidad del problema y, al mismo tiempo, preservar información espacial relevante para la clasificación.