En el campo de la robótica, se han desarrollado distintos algoritmos y métodos con el
objetivo de mejorar la interacción de los robots con las personas y con su entorno de
trabajo en tiempo real; es así, como el sistema reacciona y evoluciona constantemente
ante cambios que podrían ocurrir durante su funcionamiento. Para alcanzar los objetivos
mencionados, una de las habilidades que se le confiere a la máquina es la capacidad
de detectar, registrar y reconocer objetos.
La presente tesis es un trabajo de investigación aplicada que tiene como objetivo
desarrollar un procedimiento que permita a un sistema robótico reconocer y detectar
objetos en tiempo real dentro de un entorno controlado; para ello, nos enfocamos en
utilizar dos métodos conocidos de reconocimientos de objetos (métodos SIFT y SURF)
con los cuales categorizaremos un objeto de un dominio predefinido y comparamos los
resultados obtenidos. Se eligieron el método SIFT y el método SURF por la similitud en
los pasos que siguen para obtener la información de un objeto; cabe resaltar que el
método SURF es un método alterno al SIFT.
Los resultados finales mostraron una mejor predicción en la categorización utilizando el
método SIFT, pero ésta requería de mayor tiempo para extraer los puntos característicos
de los objetos. Por otro lado, el método SURF generaba más puntos característicos de
los objetos y en mejor tiempo. La extracción de puntos de interés se analizó en tiempo
real; mientras, que la etapa de categorización no consideró este parámetro, sino la
cantidad de puntos de interés necesarios para predecir con exactitud la categoría de un
objeto. / Tesis
Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:123456789/7376 |
Date | 27 October 2016 |
Creators | Robles Pizarro, Luis David |
Contributors | Beltrán Castañón, César Armando |
Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf, application/pdf |
Source | Pontificia Universidad Católica del Perú, Repositorio de Tesis - PUCP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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