1-Introduccion
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16/07/2010
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Sistemas de PercepciónArturo de la Escalera
José María Armingol
Sistemas de PercepciónVisión por Computador
Arturo de la Escalera
José María Armingol
Nota: Las imágenes que aparecen en esta presentación provienen del libro:
Visión por Computador: fundamentos y métodos.
Arturo de la Escalera Hueso. Prentice Hall.
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1. Introducción
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Introducción
• Definiciones:
Sentidos: Los medios por los que interaccionamos
con el mundo que nos rodea
Visión artificial: Análisis de la imágenes a través de
computadores para obtener una descripción de los
objetos físicos que son captados por la cámara
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¿Por qué visión artificial?
• En el hombre
Es el más importante y complejo de los sentidos
75% de la información procesada por el cerebro
• Información
Posición de los objetos del entorno
Presencia de posibles peligros
Determinación del camino libre de obstáculos
Análisis del color
Detección del movimiento
Cálculo de trayectorias
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Optimismo
50 60 70 80 90 00
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Desarrollo histórico
• Optimismo (1950) Poco tiempo de desarrollo
Gran confianza en el poder de los ordenadores
"Ver" constituye una tarea fácil para los hombres
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Conocimiento previo
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Sistemas de PercepciónArturo de la Escalera
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Conocimiento previo
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Desarrollo histórico
• Década de los sesenta: Frustración Avances obtenidos muy limitados
La información de la cámara es una proyección bidimensional de objetos tridimensionales: Infinidad de posibles soluciones
Desconocimiento del proceso de visión en el hombre
Importancia del conocimiento adquirido
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Desarrollo histórico
• Década de los ochenta: Realismo
Cambio de nombre: visión por computador
Una de las principales líneas de investigación
o Aumento de revistas y congresos internacionales
Desarrollo de los computadores:
o Capacidad de cálculo
o Disminución de precio
o Hardware especializado y desarrollo de los Pcs
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Tecnologías implicadas
• Tecnología electrónica.
• Ingeniería de software.
• Tiempo real.
• Inteligencia artificial.
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Visión por computador vs. humana
• Mejor sensor
• Peor procesamiento
• Labores repetitivas
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Ilusiones ópticas
Grid de Hering
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
Triángulo de Kanizsa Contornos subjetivos
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Ilusiones ópticas
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Aplicaciones
MilitaresDetección y seguimiento de objetivos
Análisis del terreno
Armas inteligentes.
Control de calidadVerificación de etiquetas
Inspección de containers
Inspección de motores
Inspección de cristales
Control de calidad de comida
Inspección de soldaduras
Inspección de circuitos impresos
Inspección de madera, tela, fundiciones,
papel
RobóticaGuiado de robots industriales
Navegación de robots móviles
AgriculturaAnálisis de las plantaciones: crecimiento,
enfermedades.
Análisis de imágenes tomadas por satélites
BiomedicinaAnálisis de imágenes tomadas por rayos x
Análisis de imágenes tomadas por ultrasonidos
Análisis de sangre
Análisis de DNA
IdentificaciónIdentificación automática de huellas dactilares.
Reconocimiento de caras
SeguridadVigilancia de edificios
Detección de explosivos por rayos x
Control de tráficoIdentificación de matrículas de vehículos
Control del tráfico viario
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Dificultades
• Grados de libertad
Rotación, translación, escala
Movimiento del objeto y/o de la cámara
Iluminación
• Información limitada del objeto
Características, qué se debe buscar, dónde
• Restricción temporal
• Exactitud
Falsos positivos y Falsos negativos
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Enfoques
• Bottom-up
Partir de la imagen hasta llegar al conocimiento
Aplicaciones industriales
• Top-Down
Partir del conocimiento del problema y buscar unas
estructuras determinadas en la imagen
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Bottom-up
• Ventaja
Rapidez
• Inconveniente
La segmentación debe ser sencilla
• Aplicaciones Industriales
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Etapas de una aplicación
Adquisición dela imagen
Preprocesamiento
Extracción decaracterísticas
Segmentación
Descripción deobjetos
Reconocimiento oclasificación
Información sobreel problema a resolver
Visión de bajo nivel Visión de alto nivel
Transformacionesmorfológicas
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Bibliografía- Procesamiento de imágenes
• A. Rosendfeld, A. Kak. (1981) Digital Image Processing
• A.K. Jain. (1989) Fundamental of Digital Image Processing
• W.K. Pratt. (2001) Digital Image Processing
• R.C. Gonzalez; R.E. Woods. (2002) Digital Image Processing
• J.C. Russ (2007) The Image Processing Handbook
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Bibliografía- Computer Visión
D.H. Ballard, C. Brown. (1982) Computer Visión.
D.H. Levine. (1985) Visión in Man and Machine.
B.K.P. Horn (1990) Robot Vision
D. Vernon. (1993) Machine Vision
V. S. Nalwa (1993) A guided tour of computer vision.
R. Jain, R. Kasturi, B. G. Schunck (1995) Machine vision
D.A. Forsyth, J. Ponce (2003). Computer Vision, A Modern
Approach
G. Medioni, S.B. Kang (2004). Emerging Topics in Computer
Vision
E.R. Davies (2005) Machine vision : theory, algorithms,
practicalities
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Bibliografía- Pattern Recognition
• J.T. Tou; R.C. Gonzalez (1974) Pattern
Recognition Principles.
• T.Y. Young, K.S. Fu (1986) Handbook of Pattern
Recognition and Image Processing
• K. Fukunaga. (1990) Statistical Pattern
Recognition
• R.O. Duda, P.E. Hart (2001) Pattern
Classification and Scene Analysis
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Bibliografía-Español
D. Maravall (1993) Reconocimiento de Formas y
Visión Artificial
R.C. Gonzalez; R.E. Woods (1997) Procesamiento
Digital de Imágenes
J. Gónzalez (2000) Visión por Computador
G. Pajares, J. de la Cruz (2001) Visión por
computador: imágenes digitales y aplicaciones
A. de la Escalera (2001) Visión por computador.
Fundamentos y métodos