Análisis comparativo de algoritmos en segmentación de iris

El objetivo principal de este proyecto es la consecución de un análisis comparativo, realizado a partir de un conjunto de algoritmos implementados expresamente para su comparación y extracción de conclusiones a partir de los resultados obtenidos. Para ello, el objetivo principal debe cumplir otros objetivos secundarios que permitan la consecución del primero, estos serán: Realizar un diseño software que facilite la implementación de los algoritmos; Implementar los distintos algoritmos propuestos; Comprobar la fiabilidad y calidad de cada algoritmo; Extraer conclusiones a partir de los datos obtenidos de la evaluación de cada algoritmo. El proyecto se centrará en la segmentación de iris, resaltando la importancia de esta fase en el reconocimiento de iris y explicando la necesidad de su utilización. Tomará un conjunto de algoritmos y los descompondrá, realizando un estudio pormenorizado de cada uno de ellos, comparándolos para resaltar sus principales virtudes y defectos.Ingeniería en Informátic

Sistema de procesamiento y análisis de imágenes para la caracterización fenotípica del cultivo de la papa

La caracterización y clasificación en la papa es de gran interés para muchas empresas e instituciones públicas y privadas, debido a la gran importancia nutricional, agroeconómica en los países donde son producidos Además este tubérculo ayuda al cumplimiento de uno de los objetivos del milenio declarados por la ONU denominada “Reducción del hambre y la pobreza”. En el contexto científico e industrial de nuestro país, el proceso de caracterización fenotípica basada en descriptores morfológicos es realizado manualmente, consumiendo recursos de personal especializado, costos y tiempo. El propósito de este estudio es desarrollar un sistema de visión artificial basado en el procesamiento y análisis de imágenes de la papa, aplicada a la automatización del proceso de caracterización. El sistema fue implementado en la plataforma de Matlab R2012a, usando el paquete ‘Image Processing Toolbox’, en la etapa del preprocesamiento de imagen se aplicó el filtro de la mediana, en la etapa de segmentación se aplicó el algoritmo de k-means clustering, mientras que para la determinación de la forma se aplicó la Transformada Rápida de Fourier para obtener los Descriptores de Fourier. En la validación se usaron fotografías caracterizadas por los especialistas del Instituto Nacional de Innovación Agraria y del Centro Internacional de la Papa. En los resultados se obtuvo un nivel de precisión de 78.03% al realizar la caracterización a partir de una imagen por muestra, mientras que al analizar 3 o más fotografías el nivel de precisión aumento a 89.62%. Sumando las 56 imágenes que sirvieron como entrenamiento para calibrar y determinar los factores para la caracterización, el nivel de precisión fue de 85.8% con una imagen por muestra, mientras que con 3 o más imágenes es de 93.2%. En conclusión, el sistema propuesto en la tesis puede ser aplicado para la caracterización de la forma y es un primer paso para automatizar el proceso considerando otros descriptores morfológicos de la papa a partir de las mismas imágenes analizadas.Universidad Nacional Mayor de San Marcos (Lima). Vicerrectorado de Investigación y PosgradoTesi

TÉCNICAS COMPUTACIONALES PARA LA REDUCCIÓN DEL ESPACIO DE COLOR EN IMÁGENES DIGITALES: UNA REVISIÓN DEL ESTADO DEL ARTE

Las imágenes digitales representadas en modelos RGB almacenan grandes cantidades de información. No obstante, para realizar el procesamiento de estas imágenes se necesitan dispositivos con características especiales. Una estrategia para solventar este inconveniente es realizar una reducción del espacio de color de la imagen sin perder las características esenciales. Existen diferentes técnicas y algoritmos basados en inteligencia computacional, y más concretamente en redes neuronales y lógica difusa, que permiten la reducción del espacio de color en una imagen digital. En este artículo hacemos un análisis del estado del arte de los diferentes algoritmos y técnicas relacionadas con áreas de la inteligencia computacional para la reducción del espacio de color

Desarrollo de un sistema de visión artificial para realizar una clasificación uniforme de limones

La presente tesis planteó como objetivo principal la creación de un sistema de visión artificial que permita realizar una clasificación uniforme de limones. Las formas y dimensiones de los limones a ser analizados están sujetos al códex de la lima-limón de la Organización de Comida y Agricultura de las Naciones Unidas. Actualmente se analizó el contexto internacional y nacional determinando que no existe tecnología de información asociada al proceso de clasificación de limones, esto nos brinda la posibilidad de explorar alternativas basadas en áreas de la computación que ayuden en este proceso, tal es el caso de la visión artificial. Se diseñó una solución siguiendo las fases de visión artificial (adquisición, pre procesamiento, segmentación, descripción y reconocimiento e interpretación), donde se realizó una comparativa entre los algoritmos dentro de cada fase, para identificar cuáles son los que mejor se adaptan a la problemática planteada permitiendo obtener un resultado adecuado. Luego de haber desarrollado el sistema de visión artificial aplicando los algoritmos seleccionados, se obtuvo como resultado que el sistema tiene una eficacia de 83.9%, una sensibilidad de 82.8% y una especificidad del 100%. Por otro lado, el tiempo de procesamiento para clasificar un limón es de 0.33 segundos. Gracias a los resultados obtenidos se pudo comprobar la hipótesis en la que se sostiene que un sistema de visión artificial permite realizar una clasificación uniforme de limones.This thesis main objective is to create an artificial vision system able to do a uniform classification of lemons. Sizes and dimensions of lemons are tied to the Lime-lemon codex from the United Nations Food and Agriculture Organization. Currently the international and national context was analyzed, determining that there is no information technology associated with the lemons classification process, which gives us the possibility to explore alternatives based on areas of computation that helps in this process, such as the artificial vision. A solution was designed applying the algorithms belonging to the phases of the artificial vision (acquisition, pre-processing, segmentation, description and recognition and interpretation). Also, a comparison was made between the algorithms within each phase to identify which are the ones that has a better fit to this system and give an suitable result. After having implemented the artificial vision system, using the selected algorithms, it was obtained as a result that the artificial vision system has an efficiency of 83.9%, a sensitivity of 82.8% and a specificity of 100% On the other hand, the processing time to classify a lemon is of 0.33 seconds. Thanks to the results obtained it was possible to verify the hypothesis in which it is maintained that an artificial vision system is able to perform a uniform classification of lemons

Sistema de detección y reconocimiento de señalización en carretera mediante técnicas de procesado digital de imagen e inteligencia artificial

Esta tesis doctoral se enmarca dentro de los Sistemas Inteligentes de Transporte con el objetivo de desarrollar un sistema preciso y eficiente para el reconocimiento de señales de tráfico, basándose en técnicas de procesado digital de imagen e inteligencia artificial. Desde hace más de una década, son numerosos los grupos de investigación en el ámbito internacional que han trabajado en este campo intentando resolver los problemas derivados de la detección de objetos en entornos exteriores. En cualquier caso, la mayoría de los trabajos de investigación se han ocupado de etapas concretas del sistema y han trabajado sobre conjuntos de señales reducidos. Por ello, la primera línea de trabajo de esta tesis centra la atención en el estudio de técnicas para un sistema completo de detección e identificación de señalización que puede ser utilizado tanto para el inventariado automático de carreteras como para el desarrollo de vehículos inteligentes. El sistema se basa en una estructura modular correspondiente a las etapas de segmentación, clasificación de forma, reconocimiento del pictograma y seguimiento. Aunque en esta tesis se ha trabajado principalmente con la señalización vial de España, el sistema es fácilmente configurable para la señalización de otro país. La buena capacidad de generalización de las SVMs ha llevado a introducir esta herramienta estadística en el campo del reconocimiento de señales de tráfico y en esta tesis se incorpora su uso a las etapas de clasificación de forma y de reconocimiento. Los buenos resultados conseguidos implican, no obstante, un elevado coste computacional que supone un "cuello de botella", que viene dado por el alto número de categorías presentes en el problema de multiclasificación. Esta línea de trabajo conlleva un estudio comparativo de diferentes técnicas paramétricas desde el compromiso de la precisión y la optimización de carga computacional para las tareas de preprocesado, extracción del descriptor y clasificación. Asimismo, se han comparado las principales arquitecturas de multiclasificación para la tarea de reconocimiento. Con el objetivo de reducir la complejidad y lograr que el módulo de reconocimiento basado en SVMs opere en tiempo real, se propone un algoritmo de búsqueda de regiones de información con el doble objetivo de agrupar las señales con similar distribución espacial del pictograma y definir en cada agrupamiento un descriptor adaptativo diferente. De esta manera, es posible controlar el coste computacional en la etapa de reconocimiento sin que ello suponga una pérdida apreciable de las prestaciones del sistema. Las propuestas que se describen en esta tesis doctoral requieren disponer de una base de datos para el desarrollo de la fase experimental del trabajo. Debido a que no existe un conjunto estándar de señalización público, se ha creado una base de datos que incluye la totalidad de señales verticales existentes en España. Los resultados obtenidos avalan la viabilidad y competencia de los métodos propuestos en esta tesis doctoral en el campo del reconocimiento automático de señales de tráfico

Sistema de detección y reconocimiento de señalización en carretera mediante técnicas de procesado digital de imagen e inteligencia artificial

Esta tesis doctoral se enmarca dentro de los Sistemas Inteligentes de Transporte con el objetivo de desarrollar un sistema preciso y eficiente para el reconocimiento de señales de tráfico, basándose en técnicas de procesado digital de imagen e inteligencia artificial. Desde hace más de una década, son numerosos los grupos de investigación en el ámbito internacional que han trabajado en este campo intentando resolver los problemas derivados de la detección de objetos en entornos exteriores. En cualquier caso, la mayoría de los trabajos de investigación se han ocupado de etapas concretas del sistema y han trabajado sobre conjuntos de señales reducidos. Por ello, la primera línea de trabajo de esta tesis centra la atención en el estudio de técnicas para un sistema completo de detección e identificación de señalización que puede ser utilizado tanto para el inventariado automático de carreteras como para el desarrollo de vehículos inteligentes. El sistema se basa en una estructura modular correspondiente a las etapas de segmentación, clasificación de forma, reconocimiento del pictograma y seguimiento. Aunque en esta tesis se ha trabajado principalmente con la señalización vial de España, el sistema es fácilmente configurable para la señalización de otro país. La buena capacidad de generalización de las SVMs ha llevado a introducir esta herramienta estadística en el campo del reconocimiento de señales de tráfico y en esta tesis se incorpora su uso a las etapas de clasificación de forma y de reconocimiento. Los buenos resultados conseguidos implican, no obstante, un elevado coste computacional que supone un "cuello de botella", que viene dado por el alto número de categorías presentes en el problema de multiclasificación. Esta línea de trabajo conlleva un estudio comparativo de diferentes técnicas paramétricas desde el compromiso de la precisión y la optimización de carga computacional para las tareas de preprocesado, extracción del descriptor y clasificación. Asimismo, se han comparado las principales arquitecturas de multiclasificación para la tarea de reconocimiento. Con el objetivo de reducir la complejidad y lograr que el módulo de reconocimiento basado en SVMs opere en tiempo real, se propone un algoritmo de búsqueda de regiones de información con el doble objetivo de agrupar las señales con similar distribución espacial del pictograma y definir en cada agrupamiento un descriptor adaptativo diferente. De esta manera, es posible controlar el coste computacional en la etapa de reconocimiento sin que ello suponga una pérdida apreciable de las prestaciones del sistema. Las propuestas que se describen en esta tesis doctoral requieren disponer de una base de datos para el desarrollo de la fase experimental del trabajo. Debido a que no existe un conjunto estándar de señalización público, se ha creado una base de datos que incluye la totalidad de señales verticales existentes en España. Los resultados obtenidos avalan la viabilidad y competencia de los métodos propuestos en esta tesis doctoral en el campo del reconocimiento automático de señales de tráfico

Sistema de detección y reconocimiento de señalización en carretera mediante técnicas de procesado digital de imagen e inteligencia artificial

Esta tesis doctoral se enmarca dentro de los Sistemas Inteligentes de Transporte con el objetivo de desarrollar un sistema preciso y eficiente para el reconocimiento de señales de tráfico, basándose en técnicas de procesado digital de imagen e inteligencia artificial. Desde hace más de una década, son numerosos los grupos de investigación en el ámbito internacional que han trabajado en este campo intentando resolver los problemas derivados de la detección de objetos en entornos exteriores. En cualquier caso, la mayoría de los trabajos de investigación se han ocupado de etapas concretas del sistema y han trabajado sobre conjuntos de señales reducidos. Por ello, la primera línea de trabajo de esta tesis centra la atención en el estudio de técnicas para un sistema completo de detección e identificación de señalización que puede ser utilizado tanto para el inventariado automático de carreteras como para el desarrollo de vehículos inteligentes. El sistema se basa en una estructura modular correspondiente a las etapas de segmentación, clasificación de forma, reconocimiento del pictograma y seguimiento. Aunque en esta tesis se ha trabajado principalmente con la señalización vial de España, el sistema es fácilmente configurable para la señalización de otro país. La buena capacidad de generalización de las SVMs ha llevado a introducir esta herramienta estadística en el campo del reconocimiento de señales de tráfico y en esta tesis se incorpora su uso a las etapas de clasificación de forma y de reconocimiento. Los buenos resultados conseguidos implican, no obstante, un elevado coste computacional que supone un "cuello de botella", que viene dado por el alto número de categorías presentes en el problema de multiclasificación. Esta línea de trabajo conlleva un estudio comparativo de diferentes técnicas paramétricas desde el compromiso de la precisión y la optimización de carga computacional para las tareas de preprocesado, extracción del descriptor y clasificación. Asimismo, se han comparado las principales arquitecturas de multiclasificación para la tarea de reconocimiento. Con el objetivo de reducir la complejidad y lograr que el módulo de reconocimiento basado en SVMs opere en tiempo real, se propone un algoritmo de búsqueda de regiones de información con el doble objetivo de agrupar las señales con similar distribución espacial del pictograma y definir en cada agrupamiento un descriptor adaptativo diferente. De esta manera, es posible controlar el coste computacional en la etapa de reconocimiento sin que ello suponga una pérdida apreciable de las prestaciones del sistema. Las propuestas que se describen en esta tesis doctoral requieren disponer de una base de datos para el desarrollo de la fase experimental del trabajo. Debido a que no existe un conjunto estándar de señalización público, se ha creado una base de datos que incluye la totalidad de señales verticales existentes en España. Los resultados obtenidos avalan la viabilidad y competencia de los métodos propuestos en esta tesis doctoral en el campo del reconocimiento automático de señales de tráfico

Diseño de un sistema por visión artificial para determinar la calidad de mandarinas

La presente tesis “Diseño de un sistema por visión artificial para determinar la calidad de mandarinas”, el objetivo principal es diseñar un algoritmo que clasifica las mandarinas según los atributos de tamaño, forma, color y defectos y/o daños externos, basado en una norma técnica peruana, de esta manera nos permita un control estandarizado de calidad del cítrico mencionado, debido a su ascendente demanda en el mercado nacional e internacional en la actualidad. Este desarrollo comprende el diseñó de una solución en base al procesamiento digital de imágenes (PDI) que consiste en la adquisición de imagen través de una cámara web en tiempo real, pre procesamiento, segmentación como el método de basado en regiones, descripción y reconocimiento e interpretación; además incluye el diseño de la estructura de la cabina para la adquisición de imágenes, la técnica de iluminación y el diseño de la interfaz de comunicación entre MATLAB y Arduino para obtener indicadores de salida. El algoritmo diseñado evaluará y clasificará según la norma técnica peruana NTP 011.023:2014, permitiendo obtener resultados de cada atributo mencionado de manera numérica y gráfica en un panel de control (interfaz gráfica GUIDE MATLAB), adicional a ello el resultado final de la categoría que pertenece la mandarina. En el primer capítulo se expone las generalidades de la presente investigación. En el segundo capítulo se expone el marco teórico con respecto a visión artificial, estudio estático, iluminación artificial, norma técnica peruana aplicada para mandarinas y las funciones esenciales que contiene el toolbox para el procesamiento digital de imágenes de MATLAB. En el tercer capítulo consiste en el desarrrollo del diseño completo. En el capítulo 4 muestra los resultados de funcionalidad y eficiencia, luego el presupuesto y cronograma. Para finalizar se expone las conclusiones y observaciones que se obtiene de la presente tesis. Gracias a los resultados obtenidos se pudo comprobar exitosamente que el sistema diseñado presenta una exactitud de 93.3% y a la vez el tiempo de respuesta del algoritmo es de 0.3 segundos para determinar la categoría por cada mandarina, previa evaluación del cítrico de los atributos (tamaño, forma, color y daño y/o defecto) de forma lineal el ingreso de cada mandarina a la cabina.Campus Lima Centr

Segmentación de manos basada en redes neuronales : Su uso en un sistema embebido para control de TV

Una interfaz hombre-máquina juega un papel importante a la hora de transmitir una intención de un usuario a un dispositivo. Hoy en día, la solución basada en visión ha estado atrayendo mucha atención, ya que no requiere sensores de fijación en el cuerpo. En la actualidad, el reconocimiento de gestos hechos con las manos se ha convertido en un tema de sumo interés por parte de investigadores que trabajan en áreas muy diferentes como por ejemplo realidad aumentada, control de dispositivos o reconocimiento del lenguaje de señas Argentino entre otras. Se trata de un problema formado por dos partes perfectamente diferenciadas. La primera de ellas es la encargada de segmentar las manos y la segunda se ocupa de la caracterización y reconocimiento del gesto. Ambas presentan diferentes niveles de complejidad según el tipo de cámara que se utilice así como la cantidad y el tipo de gestos a reconocer. Las personas están acostumbradas a utilizar dispositivos de hardware específicos como por ejemplo controles remotos, teclados, mouses o joysticks, para controlar distintos aparatos electrónicos. Incluso, algunos celulares pueden utilizarse como control remoto de electrodomésticos tales como televisores, aires acondiciones, etc. Más allá de la amplia gama de opciones, tener la posibilidad de manejar los dispositivos con el sólo movimiento de las manos, sin necesitar estos objetos, representa un avance tecnológico importante y significativo para muchas personas. Aunque ya existen diversos estudios sobre este tema, el problema no está totalmente resuelto. Resolver la problemática de traducir los gestos a instrucciones ejecutables por un aparato electrónico resulta muy útil en diversos aspectos, no solo para eliminar hardware en algunos tipos de dispositivos sino también para personas con movilidad reducida que podrían operar distintos artefactos sin necesidad de desplazarse. Dado que el reconocimiento de gestos hechos con las manos es un tema de mucha importancia y conociendo que existen varios trabajos al respecto, la motivación principal de esta tesina es lograr realizar el reconocimiento de una manera simple y con elementos de bajo costo. Por ello la captura del gesto hecho con las manos se realizará utilizando una cámara de vídeo convencional y la señal correspondiente al comando identificado será transmitida de manera infrarroja.Facultad de Informátic

Segmentación de manos basada en redes neuronales : Su uso en un sistema embebido para control de TV

Una interfaz hombre-máquina juega un papel importante a la hora de transmitir una intención de un usuario a un dispositivo. Hoy en día, la solución basada en visión ha estado atrayendo mucha atención, ya que no requiere sensores de fijación en el cuerpo. En la actualidad, el reconocimiento de gestos hechos con las manos se ha convertido en un tema de sumo interés por parte de investigadores que trabajan en áreas muy diferentes como por ejemplo realidad aumentada, control de dispositivos o reconocimiento del lenguaje de señas Argentino entre otras. Se trata de un problema formado por dos partes perfectamente diferenciadas. La primera de ellas es la encargada de segmentar las manos y la segunda se ocupa de la caracterización y reconocimiento del gesto. Ambas presentan diferentes niveles de complejidad según el tipo de cámara que se utilice así como la cantidad y el tipo de gestos a reconocer. Las personas están acostumbradas a utilizar dispositivos de hardware específicos como por ejemplo controles remotos, teclados, mouses o joysticks, para controlar distintos aparatos electrónicos. Incluso, algunos celulares pueden utilizarse como control remoto de electrodomésticos tales como televisores, aires acondiciones, etc. Más allá de la amplia gama de opciones, tener la posibilidad de manejar los dispositivos con el sólo movimiento de las manos, sin necesitar estos objetos, representa un avance tecnológico importante y significativo para muchas personas. Aunque ya existen diversos estudios sobre este tema, el problema no está totalmente resuelto. Resolver la problemática de traducir los gestos a instrucciones ejecutables por un aparato electrónico resulta muy útil en diversos aspectos, no solo para eliminar hardware en algunos tipos de dispositivos sino también para personas con movilidad reducida que podrían operar distintos artefactos sin necesidad de desplazarse. Dado que el reconocimiento de gestos hechos con las manos es un tema de mucha importancia y conociendo que existen varios trabajos al respecto, la motivación principal de esta tesina es lograr realizar el reconocimiento de una manera simple y con elementos de bajo costo. Por ello la captura del gesto hecho con las manos se realizará utilizando una cámara de vídeo convencional y la señal correspondiente al comando identificado será transmitida de manera infrarroja.Facultad de Informátic