Descripción de imágenes mediante el relevamiento de marcas naturales y descriptores neurológicos
La extracción de la información implícita presente en las imágenes generadas por un sistema de visión, puede ser usada tanto para reconocer, para comparar y para estimar las posiciones de los objetos presentes en las mismas como para que un robot pueda estimar su propia posición. Uno de los objetivo...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de grado publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
2006
|
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000284_Tepper https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000284_Tepper_oai |
| Aporte de: |
| Sumario: | La extracción de la información implícita presente en las imágenes generadas por un sistema de visión, puede ser usada tanto para reconocer, para comparar y para estimar las posiciones de los objetos presentes en las mismas como para que un robot pueda estimar su propia posición. Uno de los objetivos centrales de un sistema visual es lograr que desarrolle sus tareas en el modo más autónomo posible, necesitando poca o ninguna información a priori y que sea capaz de recolectar y organizar información relevante del ambiente. Muchos usan marcas artificiales tales como los reflectores de código de barras, patrones visuales, etc. pero éstos, obviamente, no funcionan cuando no hay marcas de este tipo. Por lo tanto, los sistemas basados en visión que utilizan marcas naturales estables en un ambiente, son altamente recomendados en un amplio rango de aplicaciones. La construcción de mapas a partir de estas marcas naturales sirve como base para realizar tareas de alto nivel, tales como navegación de un robot móvil. En este trabajo presentamos, en primer lugar, un sistema de detección de marcas naturales mediante una representación multiescala de la imagen, el espacio-escala. Desarrollamos algunas técnicas para la extracción de marcas naturales, mediante el estudio del espacio-escala y su estructura. Luego introducimos una forma de generar descriptores para las marcas, basada en ideas extraídas del sistema neurológico. Incorporamos a estos descriptores un método para producir una representación vectorial de los mismos invariante a rotación. Finalmente mostramos algunas técnicas para el almacenamiento, apareamiento (árboles k-d) y comparación robusta (Transformación de Hough, Ransac) de imágenes a través de sus respectivas marcas y los descriptores asociados. |
|---|