M.C. Carolina Rocío Sánchez Pérez

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1 M.C. Carolina Rocío Sánchez Pérez 28 de Enero de 2011

2 Evaluación del curso 30% 3 exámenes 40% tareas/proyectos 30 % presentaciones Nota: Una vez establecidas, las fechas de exámenes, entrega de proyectos y presentaciones, éstas no serán modificadas.

3 Grupo en Google Groups Título del grupo: Curso Visión Artificial MC UAT 2011 * Página principal del grupo: vision articial mcuat 2011 * Dirección de correo electrónico del grupo: curso vision articial mc uat El material visto en clase estará disponible en Google Docs para su revisión y descarga, así como las tareas y proyectos asignados.

4

5 Introducción

6 Introducción

7 Introducción

8 Introducción Se tendría problema en encontrar los barcos? Cómo lo haríamos? Qué información nos puede ayudar a encontrarlos? Podríamos asumir que no hay barcos en tierra y enfocar nuestra atención en áreas del mar(percibido como continuo y plano). Si hay un puerto cercano?

9 Introducción Supongamos que se presentan un conjunto de CAT scans (Computerized Axial Tomography). Se pide reconstruir de imágenes cruzadas la forma tridimensional de un riñón. Qué buscar y cómo es que lucen las imágenes? Dónde buscar en el scan? Se deben apilar mentalmente los scans y formar un modelo interno de la forma del riñón.

10 Introducción

11 Introducción La visión utiliza procesos cognitivos, modelos geométricos, involucra metas y planes. Metas y conocimiento son capacidades de alto nivel que pueden guiar actividades visuales y un sistema visual debería ser capaz de tomar ventaja de ellos. Pensemos en las percepciones visuales (comunes) necesarias para: Levantar un bebé, cruzar una calle, llegar a una fiesta.

12 Introducción Todas esas tareas requieren juicio y gran cantidad de conocimiento de objetos en el mundo, como se ven y como se comportan. Estos procesos están integrados en la visión y son inseparables. La visión requiere muchas capacidades que a menudo damos por sentado. La habilidad de extraer características de brillo, color.

13 Introducción Un tipo básico de capacidad de reconocimiento de objetos es la discriminación figura/fondo. Otras predisposiciones básicas se revelan por las leyes Gestalt de agrupamiento. La mente posee una capacidad organizativa que le permite captar la información exterior agrupada.

14

15 Visión artificial También llamada Visión por Computadora [2010]Es un subcampo de la Inteligencia Artificial cuyo propósito es programar una computadora para que entienda una escena o las características de una imagen. [Ballard & Brown82] La Visión Artificial es la construcción de descripciones de objetos físicos, llenas de significado y explícitas, a partir de imágenes. Incluyen el procesamiento de imágenes

16 Visión artificial [Ballard & Brown] Esta la empresa de automatización e integración de una amplia gama de procesos y representaciones utilizadas para la percepción de la visión. [Horn86] La entrada a un sistema de visión por máquina es una imagen o varias imágenes mientras que la salida es una descripción que debe cumplir 2 criterios: estar relacionada con la imagen observada y contener toda la información que se necesita para realizar una tarea determinada.

17 Definiciones de Visión artificial [Low91] El procesamiento de imágenes es el procesado de una imagen por una computadora, con el objetivo de producir otra imagen, mientras que la VA trata de la adquisición, el procesado, la clasificación, el reconocimiento y en su conjunto la toma de decisiones posterior al reconocimiento.

18 Definiciones de Visión Artificial [Nalwa93] La visión Artificial describe la deducción automática de las estructuras y propiedades de un mundo tridimensional, posiblemente dinámico, a partir de una o varias imágenes bidimensionales de él. [Trucco&Verro98] La búsqueda de propiedades del mundo 3D a partir de una o más imágenes digitales.

19 Visión Artificial Qué problemas intenta resolver? Calcular propiedades del mundo 3D a partir de una o varias imágenes digitales. Cuáles son sus herramientas? El hardware para adquirir y almacenar las imágenes, el procesado y en algunos casos el análisis de dichas imágenes y el suministro de los resultados al usuario o sistema autónomo

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21 Áreas de Investigación Detección de rasgos en imágenes. Representación de contornos. Segmentación basada en rasgos. Análisis de imágenes. Modelización y representación de la forma. Reconstrucción de la forma a partir de una imagen.

22 Áreas de Investigación Visión estéreo. Análisis del movimiento. Visión del color. Visión activa. Detección de objetos. Reconocimiento de objetos 3D.

23 Áreas de Aplicación Inspección industrial y control de calidad. Vigilancia y seguridad. Reconocimiento de caras. Reconocimiento de gestos. Monitorización de carreteras. Vehículos autónomos. Sistemas robóticos. Video qc Video bottle Video mon Video app Video 4

24 Áreas de aplicación Espacio y aplicaciones. Aplicaciones militares. Análisis de imágenes médicas. Bases de imágenes.

25 Objetivos de la visión artificial Detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (ejem. caras humanas). La evaluación de los resultados (ejem. Segmentación). Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes. Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.

26 Objetivos de la visión artificial Estimación de la posturas tridimensionales de humanos. Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena. Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.

27 Objetivo de un SVA Dada una imagen o una secuencia de imágenes, se trata de extraer e interpretar de manera automática la información del mundo real 3D. Por ejemplo? Número de vehículos. Clases de vehículos. Localización de obstáculos. Interpretación de la escena.

28 Porqué construir un SVA? Una imagen dice más que mil palabras. Muchos sistemas biológicos dependen de su sistema de visión (inspiración biológica). Actualmente, las computadoras, cámaras y dispositivos de captura y manejo de imágenes son baratos. El mundo real es 3D y dinámico.

29 Etapas de un sistema de visión artificial El ser humano captura la luz a través de los ojos y la información circula a través del nervio óptico hasta el cerebro. El primer paso de este proceso es encontrar elementos simples en los que se descompone la imagen. El cerebro interpreta la escena y se actúa en consecuencia. La visión artificial define tradicionalmente 4 fases principales: continúa

30 Etapas de un sistema de visión artificial Primera fase: Captura o adquisición de las imágenes digitales mediante algún tipo de sensor. Segunda fase: Tratamiento digital de las imágenes para facilitar etapas posteriores. Se eliminan partes indeseables de la imagen o se realzan partes importantes. Tercera fase: Segmentación, para aislar los elementos que interesan de una escena. Cuarta fase: Reconocimiento o clasificación, se pretende distinguir los objetos segmentados, gracias al análisis de características para diferenciarlos.

31 Aspectos de interés para un SVA Cuál es la información relevante a extraer de la escena para el problema a resolver? Cómo se puede extraer/obtener dicha información? Cuál es la forma más apropiada de representar la información extraída? Cómo se puede usar dicha información para resolver el problema de VA planteado?

32 Referencias Dana H. Ballard and Christopher M. Brown (1982). Computer Vision. Prentice Hall. ISBN G.W. Awcock & R. Thomas. Applied Image Processing. McGraw Hill Imágenes médicas

33 Referencias videos Visión artificial vision artificial/ shtml Inspección com VA Inspección com VA Aplicaciones visión artificial Conteo de autos Inspección botellas

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