Análisis de la condición del campo de fútbol basado en el agrupamiento de k-means

Football, a highly popular sport all over the world, requires that professional footballers practice it on a field of play in ideal conditions, which, among other things, includes the usage and maintenance of healthy natural grass. In this study, we present an unsupervised allocator strategy for image analysis of football pitches that uses k-means clustering and color comparison to assess whether a playing field is in good or bad condition. Our approach considers proportions of dominant RGB colors for automatized decision-making. We developed a prototype and tested it with a series of images; this paper offers a comparison between the findings of this test and our expected results.El fútbol, un deporte muy popular en todo el mundo, requiere que los futbolistas profesionales lo practiquen en un campo de juego en condiciones ideales, lo que, entre otras cosas, incluye el uso y mantenimiento de un césped natural saludable. En este estudio, presentamos una estrategia de asignación sin supervisión para el análisis de imágenes de campos de fútbol que utiliza agrupamiento k-means y comparación de colores para evaluar si un campo de juego está en buenas o malas condiciones. Nuestro enfoque considera las proporciones de los colores RGB dominantes para automatizar la toma de decisiones. Para tal fin, se desarrolló un prototipo que se probó con una serie de imágenes; los resultados obtenidos se compararon con los esperados

Applications of the Spectral Prjected Gradient for Compressive Sensing theory

A teoria de Compressive Sensing proporciona uma nova estratégia de aquisição e recuperação de dados com bons resultados na área de processamento de imagens. Esta teoria garante recuperar um sinal com alta probabilidade a partir de uma taxa reduzida de amostragem por debaixo do limite de Nyquist-Shanon. O problema de recuperar o sinal original a partir das amostras consiste em resolver um problema de otimização. O método de Gradiente Espectral Projetado é um método para minimizar funções suaves em conjuntos convexos que tem sido aplicado com frequência ao problema de recuperar o sinal original a partir do sinal amostrado. Este trabalho dedica-se ao estudo da aplicação do Método do Gradiente Espectral Projetado ao problema de Compressive Sensing.The theory of compressive sensing has provided a new acquisition strategy and data recovery with good results in the image processing area. This theory guarantees to recover a signal with high probability from a reduced sampling rate below the Nyquist-Shannon limit. The problem of recovering the original signal from the samples consists in solving an optimization problem. The Spectral Projected Gradient (SPG) is a method to minimize continuous functions over convex sets which often has been applied to the problem of recovering the original signal from sampled signals. This work is dedicated to the study and application of the Spectral Projected Gradient method to Compressive Sensing problems