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Evaluación de algoritmos de registro de imágenes para la generación de mosaicos aplicados a imágenes aéreasMartínez Auqui, Edwin Wilfredo 30 May 2015 (has links)
En la presente tesis se realizó la elaboración de un programa de registro de imágenes,
la cual hace uso de fotografías obtenidas desde un vehículo aéreo no tripulado (en
este caso un hexacóptero), las imágenes son capturadas con dos tipos de lente que
nos dan información de la imagen en espectro infrarrojo cercano y rojo visible, estas
imágenes son parte de un gran área de cultivo y mediante una ráfaga continua y
secuencial de capturas que poseen área en común, se intenta abarcar toda la
superficie de interés, con el desarrollo de esta aplicación se busca realizar el mosaico
de imágenes aéreas de campos de cultivo.
El proyecto también abarca el uso de diferentes algoritmos de registro de imágenes
los cuales serán comparados para observar sus características resultantes, tales
como: robustez y velocidad de procesamiento. El resultado final nos facilitará
información espacial que será crucial en la toma de decisiones y posterior ejecución
de acciones para el mejoramiento del campo de cultivo.
En el primer capítulo se dan alcances generales de la problemática así como una
explicación de lo que supone la obtención de un mosaico de imágenes aéreas.
En el segundo capítulo se detalla acerca de las tecnologías actuales para el registro
de imágenes, así como un breve repaso de algunos conceptos que nos permitan
encaminarnos en la solución del problema.
En el tercer capítulo se expone una breve explicación de los algoritmos a usar en la
comparativa propuesta para el registro de imágenes.
Finalmente en el capítulo cuatro se realizan pruebas de rendimiento entre los
algoritmos propuestos, además de mostrar los resultados de los mosaicos obtenidos. / Tesis
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Artificial tactile sensors for surface texture detection - analytical and numerical investigationsScharff, Moritz 07 February 2017 (has links)
Natural vibrissae fulfill a lot of functions. Next to object distance detection and object shape recognition, the surface texture can be determined. Inspired by the natural process of surface texture detection, the goal is to adapt it by technical concepts. Modeling the vibrissa as an EulerBernoulli bending beam and the vibrissa-surface contact with respect to Coulomb's Law of Friction, the first approach is formed by the group of Steigenberger and Behn. Due to the surface contact, the vibrissa gets deformed. Initiating a linear movement of the beam support in the way that the bearn tip gets pushed, first the beam tip is sticking to the surface. The acting friction force prevents a movement of the beam tip until the static friction coeflicient is reached. The displacement of the support corresponds to changes in the acting forces and moment. Out of these changes the coeflicient of static friction can be determined. Advancing the present model, the effects of an elastic support, a conical shape of the considered beam, a natural pre-curved (stress free) beam and an inclined contact plane on the resulting forces and moments are analyzed in an analytical way, and then discussed by numerical simulations in performing parameter studies. All these special features of the beam as a tactile sensor are successfully studied. The results for the conical beam shape are only of theoretical relevance. In a next step, a quasi-static model is compared to experimental data to verify the concept. The displacement is represented by a linear, stepwise change of the support of the sensor. By image processing the deformations of the beam for every support position are analyzed. This information is compared to the simulation. The concept in principal is confirmed by the experiments. / Tesis
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Estimación automática de la varianza y discriminación de distribuciones de ruido en imágenes digitalesReátegui Woll, Jaime Cesar 13 May 2013 (has links)
Existen diversos sistemas de adquisición de imágenes, algunos de ellos son: CCD (Charge
Couple Devices), sistemas basados en luz coherente, MRI (Magnetic Resonance Imaging),
imágenes SAR (Radar de apertura sintética), etc. En todos los casos, las imágenes generadas
se encuentran afectadas en alguna medida por distintos tipos de ruido. Se han estudiado y
desarrollado diversos métodos para eliminar el ruido presente, para así obtener una mejor
estimación de la escena de interés. La mayoría de algoritmos de restauración de imágenes
digitales asumen que la clase de ruido y sus parámetros característicos son conocidos (p.e:
varianza, coeficiente de variación, etc.).
En la presente tesis se desarrolla e implementa un algoritmo para la estimación automática
de la varianza y discriminación de la distribución del ruido presente en una imagen digital. La
metodología propuesta se encuentra dividida en dos bloques principales. El primer bloque
estima la varianza del ruido presente en la imagen utilizando un método basado en el cálculo
de la moda de las varianzas obtenidas a partir de ventanas locales (segmentos de la imagen). El
segundo bloque transforma una distribución de ruido específica en una distribución Gaussiana
con varianza unitaria utilizando transformaciones de estabilización de varianza. Estos dos
bloques trabajan de manera conjunta y automática haciendo uso de diversas reglas de decisión
para, finalmente, poder discriminar la distribución que presenta la imagen digital analizada.
El algoritmo será implementado en el software MATLAB y será capaz de discriminar
entre las siguientes cuatro tipos de ruido: aditivo Gaussiano, multiplicativo Gamma,
multiplicativo Rayleigh y Poisson. Los resultados computacionales se obtendrán a partir de
imágenes con ruido cuya distribución y magnitud son conocidas. Los resultados obtenidos
pueden ser utilizados luego para distintos tipos de pruebas.
El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se define puntualmente el
problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se cubren todos los aspectos teóricos
necesarios, así como los diversos métodos, algoritmos o estudios realizados anteriormente
sobre este tema. El diagrama de bloques y los detalles del algoritmo se especifican en el
capítulo tres. Por último, se presentan los resultados en el capítulo cuatro seguido de las
conclusiones y recomendaciones. / Tesis
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Prototipo computacional para la detección y clasificación de expresiones faciales mediante la extracción de patrones locales binariosCama Castillo, Yulian André 27 May 2015 (has links)
La expresión facial es uno de los medios más comunes y naturales que tiene el ser
humano, para transmitir información sobre sus emociones e intenciones. Su análisis
es un área de investigación activa desde el trabajo realizado por Charles Darwin en
1872 y recientemente, su reconocimiento de forma automatizada, ha tenido un
gran desarrollo gracias a los avances en áreas como visión computacional y
aprendizaje de máquina.
A pesar de lo mencionado anteriormente, uno de los principales retos que se tiene
por resolver, para lograr un sistema robusto, radica en el modo en que se extraen
las características faciales; es decir, el modo en que el computador representará el
rostro, que facilite la distinción de las expresiones. Factores como la iluminación de
la imagen, la cercanía o lejanía del rostro en la imagen, o incluso el ángulo del
rostro (oclusión) pueden afectar la correcta extracción de las características por lo
que deben ser abordados para lograr de forma ideal el reconocimiento de las
expresiones faciales.
Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio de la aplicación del
descriptor LBP, como método basado en apariencia, para describir las expresiones
en el rostro y así poder clasificarlas entre las emociones básicas mediante el uso de
técnicas Boosting de aprendizaje de máquina. / Tesis
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Implementación de un sistema de estabilización de cámara de dos ejes instalado en un vehículo aéreo no tripuladoConcepción Zavaleta, Paulo Francisco 22 August 2013 (has links)
Actualmente, a nivel mundial el uso de aeromodelos y aeronaves con sistemas de
cámaras incorporados tiene cada vez mayor demanda para diversas aplicaciones
como en la industria cinematográfica, sistemas de vigilancia, detección de
incendios, monitoreo de bosques, búsqueda y rescate de personas, etc. En todas
estas aplicaciones, el uso de un sistema de estabilización para la cámara es de vital
importancia para obtener una buena calidad de imagen y video.
Un campo de aplicación de dichos sistemas es el monitoreo de cultivos. La
Pontificia Universidad Católica del Perú en conjunto con el Centro Internacional de
la Papa, desarrollaron un proyecto de Agricultura de Precisión, cuyo objetivo era
adquirir información de terrenos agrícolas a partir de la interpretación de imágenes
tomadas a baja altura desde aeromodelos. Para cumplir este objetivo se emplearon
equipos aéreos radiocontrolados con cámaras incorporadas. Sin embargo, debido a
la carencia de un sistema de estabilizador para las cámaras, se encontraron
inconvenientes durante la captura de imágenes como vibraciones aéreas, que
generaban movimientos bruscos en la cámara, dando como resultado imágenes
con errores de rotación.
Basándonos en la problemática encontrada en esta experiencia previa, el objetivo
general de este trabajo de tesis es el diseño e implementación de un sistema de
estabilización de dos ejes para una cámara instalada en un aeromodelo, que
permita reducir los errores generados por las vibraciones durante la toma de
imágenes.
Luego de la etapa de implementación del sistema se obtuvieron dos resultados
importantes. En primer lugar, se logró estimar correctamente la orientación de la
plataforma para el movimiento de cabeceo y alabeo utilizando el filtro de Kalman.
Finalmente, se consiguió la estabilización de la plataforma para una orientación
deseada establecida por un dispositivo transmisor, dentro de un rango de trabajo de
+30° a -30° para el cabeceo y +20° a -24° para el alabeo. El error promedio de
cabeceo resultó de 2.8°, mientras que el alabeo tiene un error de 2.2°. / Tesis
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Automatic regularization parameter selection for the total variation mixed noise image restoration frameworkRojas Gómez, Renán Alfredo 27 March 2013 (has links)
Image restoration consists in recovering a high quality image estimate based only on
observations. This is considered an ill-posed inverse problem, which implies non-unique
unstable solutions. Regularization methods allow the introduction of constraints in such
problems and assure a stable and unique solution. One of these methods is Total Variation,
which has been broadly applied in signal processing tasks such as image denoising, image
deconvolution, and image inpainting for multiple noise scenarios. Total Variation features
a regularization parameter which defines the solution regularization impact, a crucial step
towards its high quality level. Therefore, an optimal selection of the regularization parameter
is required. Furthermore, while the classic Total Variation applies its constraint to the
entire image, there are multiple scenarios in which this approach is not the most adequate.
Defining different regularization levels to different image elements benefits such cases. In
this work, an optimal regularization parameter selection framework for Total Variation image
restoration is proposed. It covers two noise scenarios: Impulse noise and Impulse over
Gaussian Additive noise. A broad study of the state of the art, which covers noise estimation
algorithms, risk estimation methods, and Total Variation numerical solutions, is
included. In order to approach the optimal parameter estimation problem, several adaptations
are proposed in order to create a local-fashioned regularization which requires no
a-priori information about the noise level. Quality and performance results, which include
the work covered in two recently published articles, show the effectivity of the proposed
regularization parameter selection and a great improvement over the global regularization
framework, which attains a high quality reconstruction comparable with the state of the art
algorithms. / Tesis
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Desarrollo y comparación de diversos mapas de probabilidades en 3D del cáncer de próstata a partir de imágenes de histologíaDíaz Rojas, Kristians Edgardo 04 December 2013 (has links)
Understanding the spatial distribution of prostate cancer and how it changes according
to prostate specific antigen (PSA) values, Gleason score, and other clinical parameters may
help comprehend the disease and increase the overall success rate of biopsies. This work
aims to build 3D spatial distributions of prostate cancer and examine the extent and location
of cancer as a function of independent clinical parameters. The border of the gland and
cancerous regions from whole-mount histopathological images are used to reconstruct 3D
models showing the localization of tumor. This process utilizes color segmentation and
interpolation based on mathematical morphological distance. 58 glands are deformed into
one prostate atlas using a combination of rigid, a ne, and b-spline deformable registration
techniques. Spatial distribution is developed by counting the number of occurrences in
a given position in 3D space from each registered prostate cancer. Finally a di erence
between proportions is used to compare di erent spatial distributions. Results show that
prostate cancer has a significant di erence (SD) in the right zone of the prostate between
populations with PSA greater and less than 5 ng=ml. Age does not have any impact in the
spatial distribution of the disease. Positive and negative capsule-penetrated cases show a SD
in the right posterior zone. There is SD in almost all the glands between cases with tumors
larger and smaller than 10% of the whole prostate. A larger database is needed to improve
the statistical validity of the test. Finally, information from whole-mount histopathological
images could provide better insight into prostate cancer. / Tesis
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Object detection in videos using principal component pursuit and convolutional neural networksTejada Gamero, Enrique David 03 May 2018 (has links)
Object recognition in videos is one of the main challenges in computer vision. Several methods have been proposed to achieve this task, such as background subtraction, temporal differencing, optical
flow, particle filtering among others. Since the introduction of Convolutonal Neural Networks (CNN)
for object detection in the Imagenet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC), its use
for image detection and classification has increased, becoming the state-of-the-art for such task, being
Faster R-CNN the preferred model in the latest ILSVRC challenges. Moreover, the Faster R-CNN
model, with minimum modifications, has been succesfully used to detect and classify objects (either
static or dynamic) in video sequences; in such setup, the frames of the video are input “as is” i.e.
without any pre-processing. In this thesis work we propose to use Robust PCA (RPCA, a.k.a. Principal Component Pursuit, PCP), as a video background modeling pre-processing step, before using the Faster R-CNN model, in order to improve the overall performance of detection and classification of, specifically, the moving objects. We hypothesize that such pre-processing step, which segments the moving objects from the background, would reduce the amount of regions to be analyzed in a given frame and thus (i) improve the classification time and (ii) reduce the error in classification for the dynamic objects present in the video. In particular, we use a fully incremental RPCA / PCP algorithm that is suitable for real-time or on-line processing. Furthermore, we present extensive computational results that were carried out in three different platforms: A high-end server with a Tesla K40m GPU, a desktop with a Tesla K10m GPU and the embedded system Jetson TK1. Our classification results attain competitive or superior performance in terms of Fmeasure, achieving an improvement ranging from 3.7% to 97.2%, with a mean improvement of 22% when the sparse image was used to detect and classify the object with the neural network, while at the same time, reducing the classification time in all architectures by a factor raging between 2% and 25%. / Tesis
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Diseño e implementación de un dispositivo de adquisición de imágenes para el PUCP-SAT1Vilchez Lagos, Neils Edison 12 July 2016 (has links)
En la actualidad el uso de los satélites es variado y destacan las misiones comerciales, científicas y militares. Estos se utilizan en el campo de las telecomunicaciones, en los sistemas de posicionamiento global, en la teledetección, en el campo de la meteorología, en el estudio de la radiación, en la exploración del espacio y muchas más aplicaciones.
Encontramos satélites cada vez más pequeños como los nano y pico-satélites que permiten, a pequeñas empresas y universidades de todo el mundo desarrollar tecnología espacial en los sistemas de energía, de control, de comunicación, diseño estructural, cargas útiles, entre otros como por ejemplo un sistema de adquisición de imágenes.
La Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) desarrolla su propia tecnología espacial al elaborar el nano-satélite PUCP-SAT-1, el femto-satélite POCKET-PUCP y otros satélites futuros. La presente tesis tiene como objetivo principal el diseño e implementación de un prototipo de un sistema de adquisición de imágenes, cuyo volumen debe ser menor al de un octavo del volumen de un CubeSat.
Para el desarrollo del sistema se llevará a cabo el análisis del hardware más adecuado para el satélite considerando el entorno de su órbita. Se diseñará e implementará el hardware y software necesarios para lograr la captura de imágenes y almacenarlas en una memoria flash. / Tesis
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Reconocimiento de Bordes en Imágenes Aplicado a Anillos de ArbolesAguilar Vergara, Pablo Agustín January 2008 (has links)
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