FUZZY BINARY PATTERNS FOR UNCERTAINTY-AWARE TEXTURE REPRESENTATION

The Local Binary Pattern (LBP) representation of textures has been proved useful for a wide range of pattern recognition applications, including texture segmentation, face detection, and biomedical image analysis. The interest of the research community in the LBP texture representation gave rise to plenty of LBP and other binary pattern (BP)-based variations. However, noise sensitivity is still a major concern to their applicability on the analysis of real world images. To cope with this problem we propose a generic, uncertainty-aware methodology for the derivation of Fuzzy BP (FBP) texture models. The proposed methodology assumes that a local neighbourhood can be partially characterized by more than one binary patterns due to noise-originated uncertainty in the pixel values. The texture discrimination capability of four representative FBP-based approaches has been evaluated on the basis of comprehensive classification experiments on three reference datasets of natural textures under various types and levels of additive noise. The results reveal that the FBP-based approaches lead to consistent improvement in texture classification as compared with the original BP-based approaches for various degrees of uncertainty. This improved performance is also validated by illustrative unsupervised segmentation experiments on natural scenes

Fusión sensorial para la detección y seguimiento de peatones

Todas las personas hoy en día, buscan la máxima seguridad en todos los ámbitos y aspectos de la vida. Constantemente lo buscamos en casa, en el trabajo, en un viaje, etc… para todo buscamos seguridad. Múltiples son los datos que vemos cada día en las noticias de situaciones en las que se ha ignorado el hecho de estar o no lo suficientemente seguros en cada momento. Siempre se ven robos, accidentes, muertes infortunas, etc… que no son para nada agradables y aun mucho menos si se sufren con un familiar, con alguien conocido, o incluso sólo con llegar a presenciarlo. Este motivo es el que nos mueve a llevar a buscar un sistema en un coche, que nos ayude a obtener dicha seguridad a la hora, en concreto, de la conducción. Muchos son los despistes que se pueden producir en trayectos cortos, conocidos, o cuando estamos cansados. Y es prácticamente imposible, por no decir imposible, que se eliminen con un sistema que evite todo tipo de situaciones peligrosas. El propósito de este proyecto está en intentar ayudar a mejorar dicha seguridad. Muchos son los accidentes producidos por atropellos a lo largo de los años en distracciones, despistes o faltas incluso de atención, y muchas han sido las mejoras que se han hecho, se hacen, y se harán para evitarlos como ABS (Antibloqueo de frenos), BAS (Asistencia en frenada de emergencia), TCS (Control de tracción), ESP (Control de estabilidad), ACC (Control de crucero adaptativo), LDWS (Sistema de detección de carril), etc… y muchos más tanto activos como pasivos que podríamos nombrar. El propósito de este proyecto va a ser, ya que no se pueden eliminar por completo todos los accidentes ni los heridos, ni fallecidos; intentar ayudar aún más a evitar estos fatídicos acontecimientos y seguir contribuyendo a la tendencia descendente de estos acontecimientos.Ingeniería Técnica en Electrónic

Object tracking using naive Bayesian classifiers

This work presents a tracking algorithm based on a set of naive Bayesian classifiers. We consider tracking as a, classification problem and train a set of classifiers which distinguish a target object from the background around it. Classifiers' voting make a soft decision about class adherence for each pixel in video frame, forming a confidence map. We use the mean shift. algorithm to find the nearest peak in the confidence map, with respect to the previous position of the target. The location of that peak represents the new position of the object. The temporal adaptivity of the tracker is achieved by gradual update of a target model. The results demonstrate ability of the proposed method to perforin successful tracking in different environmental conditions