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.

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.

El desarrollo de esta tesis se centra en el rubro de los estacionamientos, particularmente al interior de la PUCP y, por ello el control de los ingresos vehiculares permitirá conocer el correcto uso de los estacionamientos y también asegurar que solo usuarios válidos puedan ingresar a la PUCP. Por ello, en este presente trabajo de tesis se plantea un sistema de acceso vehicular a la PUCP usando principalmente dos tecnologías. En ese sentido, la inclusión de nuevos avances tecnológicos permite la posibilidad de desarrollar sistemas que cumplan con un control eficiente, cumplan los estándares de seguridad establecidos y brinden un buen servicio al usuario. Entre las tecnologías empleadas para el sistema, se propuso las tarjetas RFID, que es una tecnología de identificación personal automática que incluye información auténtica del usuario y presenta lectores que permiten leer estas etiquetas a distancias. Así mismo, el uso de programas de Procesamiento Digital de Señales (DSP) como el openALPR permitirá obtener los caracteres de las placas vehiculares de los vehículos ingresantes a la universidad mediante algoritmos de procesamiento de las imágenes capturadas. Todas estas tecnologías fueron unificadas en una plataforma basada en lenguaje de programación Java mediante librerías de conexión y una interfaz final para la gestión de accesos, que sería utilizada por el personal de seguridad encargados del acceso vehicular. Mediante el diseño sistemático de los sistemas y realizando pruebas físicas, se obtuvieron resultados con errores por debajo del 7% en detección de placas vehiculares, que afirman que se puede identificar correctamente a los usuarios que ingresen a la universidad con sus respectivas tarjetas RFID y placas vehiculares e ingresarlos correctamente al sistema de base de datos para su acceso a las instalaciones de la PUCP. Por ese motivo, el sistema planteado permitirá generar un mejor control de los accesos vehiculares a la universidad.

El presente trabajo de investigación tiene por objetivo mejorar la calidad de la imagen de una huella digital, ya que no siempre obtenemos una imagen nítida. Con frecuencia se observan imágenes de huellas digitales borrosas, lo cual hace que sea difícil identificar la huella. Esta tesis está dividida en cuatro capítulos. El primer capítulo está enfocado hacia el estudio de la biometría y en especial de las huellas digitales, la problemática de las imágenes borrosas de huellas digitales y una posible solución para mejorar este problema. En el segundo capítulo se describe el procedimiento que se sigue para realzar la imagen de una huella digital. Este procedimiento se divide en varias etapas como son la etapa de orientación, la etapa de frecuencia y la etapa de filtrado. El tercer capítulo está enfocado hacia la implementación del algoritmo descrito en el capítulo anterior usando el entorno de simulación en matlab y se muestran imágenes que resultan de cada etapa del algoritmo. El cuarto capítulo, último capítulo de esta tesis, está enfocado a justificar la validez de este algoritmo con pruebas de realce que se han hecho con diferentes tipos de huella. Con las pruebas hechas en el último capítulo se concluye que efectivamente las imágenes de las huellas al ser realzadas, mejoran su calidad, ya que es posible encontrar más minucias en las imágenes de las huellas mejoradas que en las imágenes originales.

El presente trabajo de tesis se centra en el desarrollo del diseño de un prototipo de un sistema de trazabilidad de ganado vacuno, proporcionando una herramienta que contribuya a la industria ganadera del país como requerimiento para ostentar certificados de salubridad internacional que abran las puertas a la exportación de los productos derivados. Bajo este criterio, el objetivo principal se enfoca en la obtención del diseño final del prototipo del sistema, con el fin de aportar a la solución del problema principal causante de lo anteriormente mencionado: la imposibilidad de las comunidades ganaderas de entregar y garantizar un producto final de calidad debido a la falta de un sistema de trazabilidad adecuado y eficiente. Con el fin de conseguir ello es que se realiza la investigación del marco teórico referido a las implicancias, beneficios y contingencias que contempla la implantación del procedimiento de trazabilidad individual de ganado mediante la ejecución y utilización del prototipo del sistema. Asimismo, se analizan los componentes del diseño del prototipo tomando en cuenta los requerimientos y necesidades de los agentes participantes en la sociedad ganadera y fututos participantes del sistema, acorde a un análisis del estado actual de la industria ganadera peruana, poniendo como ejemplo específico y para desprender un alcance en función de ella, a la ciudad de Madre de Dios. Se detalla el desarrollo tecnológico del diseño del prototipo del sistema, mediante el diseño de un subsistema de identificación por radiofrecuencia y la implementación de un subsistema de información de seguimiento de datos. Finalmente, se establecen las políticas y el accionar adecuado para la utilización del prototipo diseñado en la aplicación del procedimiento de trazabilidad individual de ganado en el país. Los pasos anteriormente mencionados, permitieron la obtención final y exitosa del diseño final del prototipo del sistema de trazabilidad, en ambas etapas.

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.

Los sistemas de corrección usan como principio la lingüística computacional. En este contexto, un computador realiza un análisis ortográfico de los caracteres reconocidos por un OCR (Optical Chapter Recognition). Un OCR es un software que extraen de una imagen los caracteres que componen un texto para almacenarlos en un formato con el cual puedan interactuar programas de edición de texto. El rendimiento de los sistemas de reconocimiento de caracteres es bajo cuando se trata de digitalizar documentos deteriorados debido a las manchas y otros factores que evitan que se reconozcan las palabras del texto original. Antes este problema, lo que se propone en esta tesis es la implementación de un sistema de corrección ortográfica a la salida del OCR, que permitirá mejorar su eficiencia al momento de reconocimiento del caracteres. De esta manera la digitalización de los documentos históricos podrá garantizar una calidad óptima. El sistema de corrección de ortográfica se basa en la búsqueda de patrones dentro de un texto. Esta búsqueda trata de encontrar todas las coincidencias de un patrón dentro de un texto, teniendo en consideración que la coincidencia de patrón con el texto puede tener un número limitado de diferencias. Este problema tiene aplicaciones en recuperación de información, biología computacional y procesamiento de señales, entre otras. Como conclusión principal se obtiene que con el modelo de corrección basado en la búsqueda de patrones se alcanza un rendimiento de 80%, además el tiempo de procesamiento requerido para analizar una palabra es de tan solo 0.1seg lo cual refleja un alto rendimiento. Con esto, podemos concluir también que la metodología desarrollada para realizar la corrección de las palabras es una buena opción para este objetivo.

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°.

Las huellas digitales son únicas en cada ser humano, con este razonamiento y sus diferentes características las cuales permiten que puedan ser clasificadas, el ser humano las está usando para poder identificar a las personas es uno de los métodos de reconocimiento más confiables hoy en día. En nuestra realidad, la Dirección de Criminalística (DIRCRI) de la Policía Nacional del Perú usa las impresiones de las huellas las cuales son clasificadas según la forma de las crestas papilares características de cada individuo. Dado que en la actualidad la clasificación requiere de un proceso visual y el almacenamiento en tarjetas dactiloscópicas genera que estas no tengan un control de cantidad se busca que el proceso de clasificación lo haga más rápido y eficiente. Este documento de tesis ha sido desarrollado en 4 capítulos: En el primer capítulo hace referencia a sistemas de adquisición de la huella digital, aplicación en la policía y el marco problemático. En el segundo capítulo se describirá los usos de las huellas dactilares así como también se explican las cualidades, características y diferentes formas de clasificación. En el tercer capítulo se encuentra la estrategia del desarrollo del algoritmo para llevar a cabo esta tesis. En el último capítulo se mencionan los resultados obtenidos y comentarios para una mejor adquisición. Finalmente se concluye que es primordial tener una buena impresión para obtener un óptimo resultado en la clasificación, las impresiones más nítidas han sido satisfactoriamente clasificadas mientras que las que omiten información presentaron problemas al momento de la evaluación.

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