Sistemas de Percepción

Transcripción

1 Visión por Computador Nota: Las imágenes que aparecen en esta presentación provienen del libro: Visión por Computador: fundamentos y métodos. Hueso. Prentice Hall. 1. Introducción 1

2 Definiciones: Introducción 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 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 2

3 Optimismo Desarrollo histórico Optimismo (1950) Poco tiempo de desarrollo Gran confianza en el poder de los ordenadores "Ver" constituye una tarea fácil para los hombres 3

4 Conocimiento previo 4

5 Conocimiento previo 5

6 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 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 6

7 Tecnologías implicadas Tecnología electrónica. Ingeniería de software. Tiempo real. Inteligencia artificial. Visión por computador vs. humana Mejor sensor Peor procesamiento Labores repetitivas 7

8 Grid de Hering 8

9 Triángulo de Kanizsa Contornos subjetivos 9

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14 Aplicaciones Militares Detección y seguimiento de objetivos Análisis del terreno Armas inteligentes. Control de calidad Verificación 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 Robótica Guiado de robots industriales Navegación de robots móviles Agricultura Análisis de las plantaciones: crecimiento, enfermedades. Análisis de imágenes tomadas por satélites Biomedicina Análisis de imágenes tomadas por rayos x Análisis de imágenes tomadas por ultrasonidos Análisis de sangre Análisis de DNA Identificación Identificación automática de huellas dactilares. Reconocimiento de caras Seguridad Vigilancia de edificios Detección de explosivos por rayos x Control de tráfico Identificación de matrículas de vehículos Control del tráfico viario 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 14

15 Bottom-up Enfoques 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 Ventaja Rapidez Inconveniente La segmentación debe ser sencilla Aplicaciones Industriales Bottom-up 15

16 Etapas de una aplicación Visión de bajo nivel Visión de alto nivel Extracción de características Segmentación Preprocesamiento Transformaciones morfológicas Adquisición de la imagen Información sobre el problema a resolver Descripción de objetos Reconocimiento o clasificación 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 16

17 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 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 17

18 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 18