Transformaciones geométricas para facilitar la identificación de objetos en imágenes digitales

La visión artificial por reconocimiento de patrones es un concepto que permite dar visión de mayor calidad, ver en tiempo real o bien dar visión artificial a dispositivos de menor capacidad tecnológica. Dependiendo de su posición, orientación o tamaño, un objeto puede generar millones de imágenes diferentes, lo que dificulta su identificación. Las características distintivas de un objeto suelen encontrarse en los bordes del mismo. Allí se buscan detalles de sectores del borde que estén en la menor cantidad de objetos, de modo de hacer rápida la obtención de resultados. Pero estos patrones del borde tienen relación con su ubicación dentro del borde del objeto, y también con la inclinación y escala del mismo. Dotando a una imagen digital de una topología y aprovechando las propiedades invariantes de la topología, se estudiará un algoritmo que mediante transformaciones geométricas específicas, obtenga una curva factible de ser comparada con formas estándares a fin de reconocer el objeto cuyo borde es tal curva.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Herramientas de análisis de imágenes digitales para identificación y localización de objetos

En este trabajo se proponen e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento, localización y clasificación de objetos en imágenes digitales. Los objetos se pueden reconocer por su forma, y éstas se identifican definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que deben ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real. Se estudian representaciones compactas de formas que priorizan la reducción en la cantidad de datos a tratar, sin perder información acerca de la forma que está describiendo. Se analizan alternativas de representación de configuraciones espaciales, y su incidencia en la proyección planar sobre una imagen digital bidimensional.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Herramientas de análisis de imágenes digitales para identificación y localización de objetos

En este trabajo se proponen e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento, localización y clasificación de objetos en imágenes digitales. Los objetos se pueden reconocer por su forma, y éstas se identifican definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que deben ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real. Se estudian representaciones compactas de formas que priorizan la reducción en la cantidad de datos a tratar, sin perder información acerca de la forma que está describiendo. Se analizan alternativas de representación de configuraciones espaciales, y su incidencia en la proyección planar sobre una imagen digital bidimensional.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Herramientas de análisis de imágenes digitales para la visión artificial

La visión artificial por reconocimiento de formas permite identificar, contar, clasificar, etc. Dependiendo de su posición, orientación y tamaño, un objeto puede generar millones de imágenes diferentes, lo que dificulta su identificación. Por ello, los métodos de reconocimiento deben tener en cuenta estas transformaciones geométricas, focalizándose en los invariantes. Las características topológicas de un objeto pueden estudiarse por medio del análisis de los bordes. Convexidad, concavidad, curvatura, puntos extremos, agujeros, circularidad son algunas de los rasgos que pueden detectarse siguiendo los puntos frontera del objeto. Las formas se pueden identificar y clasificar definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que pretenden ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real.Eje: Computación Gráfica , Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio de descriptores geométricos para el diseño y optimización de algoritmos de reconocimiento de objetos digitales

En este proyecto se estudian, diseñan e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes digitales. Los objetos se pueden reconocer por su forma, y éstas se identifican definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que pretenden ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real. Se estudian representaciones compactas de formas que priorizan la reducción en la cantidad de datos a tratar, sin perder información acerca del objeto que se está describiendo. Dichas representaciones deben ser invariantes frente a escalado, rotación y transformaciones afines; ya que las imágenes de objetos no siempre son tomadas desde el mismo ángulo, distancia y posición.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio de descriptores geométricos para el diseño y optimización de algoritmos de reconocimiento de objetos digitales

En este proyecto se estudian, diseñan e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes digitales. Los objetos se pueden reconocer por su forma, y éstas se identifican definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que pretenden ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real. Se estudian representaciones compactas de formas que priorizan la reducción en la cantidad de datos a tratar, sin perder información acerca del objeto que se está describiendo. Dichas representaciones deben ser invariantes frente a escalado, rotación y transformaciones afines; ya que las imágenes de objetos no siempre son tomadas desde el mismo ángulo, distancia y posición.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio de descriptores geométricos para el diseño y optimización de algoritmos de reconocimiento de objetos digitales

En este proyecto se estudian, diseñan e implementan herramientas de análisis de imágenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes digitales. Los objetos se pueden reconocer por su forma, y éstas se identifican definiendo sistemas de representación apropiados y métricas acordes, que pretenden ser de fácil y económica generación y manejo, a fin de utilizarse en tiempo real. Se estudian representaciones compactas de formas que priorizan la reducción en la cantidad de datos a tratar, sin perder información acerca del objeto que se está describiendo. Dichas representaciones deben ser invariantes frente a escalado, rotación y transformaciones afines; ya que las imágenes de objetos no siempre son tomadas desde el mismo ángulo, distancia y posición.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Transformaciones geométricas para facilitar la identificación de objetos en imágenes digitales

La visión artificial por reconocimiento de patrones es un concepto que permite dar visión de mayor calidad, ver en tiempo real y seguir objetos. Dependiendo de su posición, orientación o tamaño, un objeto puede generar millones de imágenes diferentes, lo que dificulta su identificación. Las características topológicas de un objeto pueden estudiarse por medio de un análisis de los bordes. Convexidad, concavidad, curvatura, puntos extremos pueden detectarse siguiendo los puntos frontera del objeto, y en su conjunto permiten identificar el mismo. Estos patrones del borde tienen relación con su ubicación dentro del borde del objeto, y también con la inclinación y escala del mismo. Dotando a una imagen digital de una topología y aprovechando las propiedades invariantes, se estudian estrategias de reconocimiento de formas.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Curvature based corner detector for discrete, noisy and multi-scale contours

International audienceEstimating curvature on digital shapes is known to be a difficult problem even in high resolution images 10,19. Moreover the presence of noise contributes to the insta- bility of the estimators and limits their use in many computer vision applications like corner detection. Several recent curvature estimators 16,13,15, which come from the dis- crete geometry community, can now process damaged data and integrate the amount of noise in their analysis. In this paper, we propose a comparative evaluation of these estimators, testing their accuracy, efficiency, and robustness with respect to several type of degradations. We further compare the best one with the visual curvature proposed by Liu et al. 14, a recently published method from the computer vision community. We finally propose a novel corner detector, which is based on curvature estimation, and we provide a comprehensive set of experiments to compare it with many other classical cor- ner detectors. Our study shows that this corner detector has most of the time a better behavior than the others, while requiring only one parameter to take into account the noise level. It is also promising for multi-scale shape description

Orientation and anisotropy of multi-component shapes from boundary information

We define a method for computing the orientation of compound shapes based on boundary information. The orientation of a given compound shape S is taken as the direction α that maximises the integral of the squared length of projections, of all the straight line segments whose end points belong to particular boundaries of components of S to a line that has the slope α. Just as the concept of orientation can be extended from single component shapes to multiple components, elongation can also be applied to multiple components, and we will see that it effectively produces a measure of anisotropy since it is maximised when all components are aligned in the same direction. The presented method enables a closed formula for an easy computation of both orientation and anisotropy