Orientación de un objeto 3D : implementación de redes neuronales artificiales utilizando lógica programable
La extracción de información compleja a partir de imágenes es una habilidad clave en las máquinas inteligentes con vasta aplicación en los sistemas automatizados, la manipulación robótica y la interacción humano-computadora. Sin embargo, resulta una tarea extremadamente difícil de resolver con es...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2010
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/215/1/1Carnevale.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | La extracción de información compleja a partir de imágenes es una habilidad
clave en las máquinas inteligentes con vasta aplicación en los sistemas automatizados,
la manipulación robótica y la interacción humano-computadora. Sin
embargo, resulta una tarea extremadamente difícil de resolver con estrategias
clásicas, geométricas o analíticas. Por lo tanto, un enfoque basado en aprendizaje
a partir de ejemplos parece más adecuado.
Esta tesis trata acerca del problema de orientación 3D, cuyo objetivo consiste
en estimar las coordenadas angulares de un objeto conocido, a partir de una
imagen tomada desde cualquier dirección. Se describe un sistema, basado en
redes neuronales artificiales, para resolver este problema en tiempo real. La implementación,
capaz de funcionar a frecuencia de video, se realiza utilizando
un dispositivo de lógica programable.
El sistema digital final demestró la capacidad de estimar dos coordenadas de
rotación de un objeto 3D conocido en rangos de -80º a 80º. Su velocidad de
funcionamiento permite la operación a frecuencia de video. La precisión del
sistema puede incrementarse sucesivamente aumentando el tamaño de la red
neuronal artificial y utilizando una mayor cantidad de ejemplos de entrenamiento. |
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