Descripción de imágenes mediante el relevamiento de marcas naturales y descriptores neurológicos

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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...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Tepper, Mariano Hernán
Otros Autores: Mejail, Marta Estela
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:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
id I28-R145-seminario_nCOM000284_Tepper_oai
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spelling I28-R145-seminario_nCOM000284_Tepper_oai2024-12-17 Mejail, Marta Estela Tepper, Mariano Hernán 2006 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. Implicit information in images can be extracted by a vision system and then used in object recognition problems as well as in location and mapping problems in robotics. One of the main objectives of a visual system is that it must work as autonomously as posible. It must use few information a priori, or none, and be able to collect and organize the relevant incoming visual data. Many systems use artificial marks such as code bar reflectors or visual patterns. These systems obviously fail to cope with the absence of such marks. Therefore, systems based on stable natural marks are highl recommended for a large range of applications. Building maps from these natural marks is essential in high level tasks, i.e. autonomous mobile robot navigation. In this work we introduce a natural marks based system. It works by analyzing a multi-scale representation of the images, called the scale-space. We have developed a method for natural marks extraction, following a study of the scale-space structure. This work also adresses the description of the marks by means of a neurobiological-based aproach. We developed as well a rotation invariant method to serialize descriptors. We also present techniques for descriptor storage (k-d trees) and robust matching (Hough Transform and Ransac). Finally we show some visual examples and then provide theoretical and practical conclusions. Fil: Tepper, Mariano Hernán. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000284_Tepper spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar Descripción de imágenes mediante el relevamiento de marcas naturales y descriptores neurológicos info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000284_Tepper_oai
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