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Madrid, España
Se abordan de una forma crítica diferentes aproximaciones aplicables para la realización de modelos de sistemas de control de calidad automatizado de imágenes digitales en proyectos de digitalización de fondos fotográficos con valor histórico-cultural. Tras la realización de un experimento psicométrico con cuatro expertos humanos se concluye que no es posible utilizar con un buen rendimiento los modelos simplistas de uso común basados en rangos de aceptación continuos sobre mediciones de color tomadas de forma aislada. Nuestra investigación demuestra que un modelo basado en un sistema de reglas obtenidas por aprendizaje automático que emplee las métricas CIE 1976 o CIEDE 2000, junto con los atributos perceptuales de color matiz, saturación y luminosidad, emula a los expertos humanos en calidad de imagen con un alto grado de eficacia, por encima del 85%.
This work aims to provide a critical examination of different approaches to creating models of automated quality control systems for digital images in digitization projects for photographic heritage collections. After conducting a psychometric experiment with four human experts, we demonstrate that it is not possible to talk about commonly used, simplistic models based on continuous acceptance ranges for colour metrics on an isolated basis. This study demonstrates that a model based on a rule-based, machine-learning system employing metrics (CIE 1976 or CIEDE 2000) along with the colour perceptual attributes of hue, saturation and lightness, emulates the image quality experts with a high degree of efficacy, above 85%.
