Este trabajo describe una línea de investigación y desarrollo (I/D) y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar métodos y algoritmos en sistemas de visión automática y reconocimiento automático de patrones. Los principales temas abordados son análisis de imágenes, clasificación supervisada y no supervisada, interfaces basadas en visión, realidad virtual y aumentada.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Abásolo Guerrero, María José

Artola, Verónica

Bria, Oscar N.

Cristina, Federico

Dapoto, Sebastián H.

Giacomantone, Javier

Lorenti, Luciano

Manresa Yee, Cristina

Más Sansó, Ramón

Naiouf, Marcelo

Violini, María Lucía

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Sistemas de Visión Automática y Reconocimiento de Patrones   
Interfaces Avanzadas, Realidad Virtual y Aumentada 
 
Javier Giacomantone, María José Abásolo, Oscar Bria, Federico Cristina, Sebastian Dapoto, 
Verónica Artola, Luciano Lorenti, Lucía Violini, Cristina Manresa-Yee, Ramon Mas Sansó, 
Marcelo Naiouf 
 
Instituto de Investigación en Informática LIDI (III-LIDI) 
 Facultad de Informática – UNLP 
{jog, mjabasolo, obria, fcristina, sdapoto, vartola, llorenti, lviolini, mnaiouf}@lidi.info.unlp.edu.ar 
 
 
CONTEXTO 
 
Esta línea de investigación y desarrollo 
(I/D) forma parte del Subproyecto “Trata-
miento de imágenes digitales y video. Vi-
sión 3D”, dentro del Proyecto “Procesa-
miento Paralelo y Distribuido y Aplicacio-
nes en Sistemas Inteligentes y Tratamiento 
de Imágenes y Video” del Instituto de In-
vestigación en Informática LIDI, acredita-
do por la UNLP en el marco del Programa 
de Incentivos. Asimismo se integra al pro-
yecto “A1/037910/11 Formación de Recur-
sos Humanos e Investigación en el Área de 
Visión por Computador e Informática Grá-
fica (FRIVIG)”, financiado por la Agencia 
Española de Cooperación Internacional 
(AECID) dentro del Programa de Coopera-
ción Interuniversitaria e Investigación 
Científica. 
 
                       RESUMEN 
 
Este trabajo describe una línea de investi-
gación y desarrollo (I/D) y los resultados 
esperados de la misma. El objetivo princi-
pal es estudiar, desarrollar y evaluar méto-
dos y algoritmos en sistemas de visión au-
tomática y reconocimiento automático de 
patrones. Los principales temas abordados 
son análisis de imágenes, clasificación su-
pervisada y no supervisada, interfaces ba-
sadas en visión, realidad virtual y aumen-
tada. 
 
Palabras Clave: Visión automática, Reco-
nocimiento de Patrones, Realidad Virtual y 
Aumentada.  
 
1. INTRODUCCION 
 
La línea de investigación y desarrollo des-
cripta puede dividirse en un conjunto de 
temas de investigación. Estos pueden agru-
parse para facilitar su descripción y estudio 
en tres grupos temáticos. El objetivo pri-
mario es la investigación y desarrollo de 
modelos, métodos y algoritmos en cada 
conjunto de temas, cada uno caracterizado 
por abordar una etapa importante en un sis-
tema de visión automática. El segundo ob-
jetivo que define esta línea es el análisis 
integrador del problema estudiado y un 
abordaje multidisciplinario.  
 
1.1 Análisis de Imágenes 
 
Se estudian métodos de segmentación, ge-
neración, selección y extracción de caracte-
rísticas en imágenes de intensidad y de 
rango. Para obtener los dos tipos de imáge-
nes que nos permitan expresar las propie-
dades geométricas y dinámicas de objetos 
3D se estudian  modelos de visión estereo-
cópica e imágenes generadas a partir de 
cámaras de rango. Recientemente se ha ad-
quirido equipamiento específico que per-
mite obtener directamente imágenes de 
rango como la cámara MESA SR-4000. La 
cámara MESA utiliza el principio de tiem-
po de vuelo (TOF) para generar un mapa 
de distancias. Las cámaras basadas en 
tiempo de vuelo permiten resolver proble-
mas de reconocimiento de patrones y re-
quieren tanto la adaptación de métodos co-
nocidos como la generación de nuevos mé-
WICC 2012 373
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
todos para el tratamiento y clasificación de 
los datos obtenidos. Son de nuestro parti-
cular interés los métodos que permitan 
proponer alternativas para las interfaces 
con una computadora como la detección y 
clasificación de gestos o la detección en 
tiempo real [1][2]. 
 
 
1.2 Reconocimiento de Patrones 
 
 Reconocimiento automático de patrones es 
un área de investigación interdisciplinaria 
tanto en la investigación básica de métodos 
fundamentales [3] [4] [5], como en sus 
aplicaciones [6]. El objetivo principal de 
un sistema de reconocimiento automático 
de patrones es descubrir la naturaleza sub-
yacente de un fenómeno u objeto, descri-
biendo y seleccionado las características 
fundamentales que permitan clasificarlo en 
una categoría determinada. El tipo de obje-
tos o fenómenos considerados en esta línea 
de trabajo pueden ser descriptos por un 
conjunto de características numéricas que 
definen patrones en un espacio n-
dimensional. Los sistemas automáticos de 
reconocimiento de patrones permiten abor-
dar problemas en informática, en ingeniería 
y en otras disciplinas científicas; por esto  
el diseño requiere de criterios de análisis 
conjuntos para validar los resultados [7] [8] 
y forman una etapa importante en un sis-
tema de visión por computador. En particu-
lar estudiamos dos aspectos fundamentales, 
representación de objetos, generación de 
características, y la clasificación estadística 
de los mismos. Estas tareas se realizan a 
partir de la información obtenida de imá-
genes digitales adecuadamente procesadas. 
Los métodos de extracción de característi-
cas intentan optimizar la clasificación ge-
nerando características invariantes a distin-
tas transformaciones [9], son particular-
mente importantes en el desarrollo de inter-
faces hombre-computadora a partir de 
imágenes que deben ser procesadas en 
tiempo real.  
 
En esta línea de I/D se estudian problemas 
de clasificación supervisada y no supervi-
sada. En clasificación supervisada donde el 
objetivo es optimizar la generalización del 
clasificador se estudian métodos basados 
en máquinas de soporte vectorial (SVM) 
[10] [11]. Las SVM implementan reglas de 
decisión complejas por medio de una fun-
ción no lineal que permite mapear los pun-
tos de entrenamiento a un espacio de ma-
yor dimensión. En el nuevo espacio de ca-
racterísticas las clases son separadas por un 
hiperplano, siendo este el que maximiza la 
distancia entre este y los puntos de entre-
namiento. Los problemas que permiten re-
solver las SVM son de distinta naturaleza 
como en sistemas biométricos [12][13], 
bioinformática [14], clasificación de imá-
genes de resonancia magnética funcional 
ruidosas [15][16] y correspondencia de 
puntos  en imágenes estereoscópicas [17]. 
 
1.2 Interfaces avanzadas. Realidad Vir-
tual y Aumentada 
 
Realidad Virtual y Realidad Aumentada 
 
La Realidad Virtual (RV) es un término que se 
aplica a un conjunto de experiencias sensoria-
les sintéticas, es decir generadas por compu-
tador, comunicadas a un operador o participan-
te. La mayoría de las aplicaciones de realidad 
virtual son experiencias visuales donde el par-
ticipante se ve inmerso e interactúa en un am-
biente o escena virtual. Una de las principales 
aplicaciones de RV son los simuladores de en-
trenamiento. 
La Realidad Aumentada (RA) agrega informa-
ción sintética a la realidad. La diferencia prin-
cipal entre RV y RA es que por una parte RV 
implica inmersión del participante en un mun-
do totalmente virtual y por otra parte la RA 
implica mantenerse en el mundo real con agre-
gados virtuales.  
A diferencia de las aplicaciones de RV las 
aplicaciones de RA generalmente necesitan la 
movilidad del usuario, incluso hacia ambientes 
externos- en inglés se denominan aplicaciones 
outdoor. En dichas aplicaciones de realidad 
aumentada puede ser necesaria conocer la po-
sición global del participante utilizando dispo-
sitivos como GPS y brújulas digitales.  
WICC 2012 374
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
  
Interfaces basadas en Visión 
 
Existen actualmente nuevos paradigmas de in-
teracción que empiezan a estar presentes en to-
das las esferas de nuestra vida diaria: la 
computación ubicua, la realidad virtual y la 
realidad aumentada. Por ello los estudios de 
investigación para obtener nuevos sistemas de 
interacción basados en fuentes de percepción 
de información como el sonido, el tacto o la 
visión se han convertido en un campo en auge 
que pretende desarrollar interfaces más natura-
les, intuitivas, no invasivas y eficientes. 
Hoy en día, las cámaras de bajo coste y con su-
ficiente resolución se encuentran en la mayoría 
de las computadoras y en celulares. La infor-
mación proveniente de la cámara se puede pro-
cesar mediante técnicas de visión por compu-
tador con fines de asistir la interacción perso-
na-ordenador obteniendo las denominadas In-
terfaces basadas en visión (VBI). Turk and 
Kölsch [18] comentan las posibles funcionali-
dades que pueden ofrecer las VBIs: presencia y 
localización, identidad, expresión, gestos, foco 
de atención, postura del cuerpo y movimiento 
y actividad. 
En el campo de la interacción persona-
ordenador se utilizan pantallas táctiles (touchs-
creen), las cuales están superpuestas a un dis-
positivo de visualización, para la entrada táctil, 
el panel táctil. En algunos casos, las pantallas 
táctiles permiten la detección simultánea de va-
rios puntos de contacto (multitáctiles). Esto ha 
hecho posible el desarrollo de metodologías de 
interacción que permiten al usuario una comu-
nicación más natural e intuitiva con el ordena-
dor. Los habituales gestos utilizados para se-
leccionar, arrastrar, rotar o escalar objetos vi-
suales han evolucionado a versiones en las que 
el usuario utiliza ambas manos o varios dedos 
para realizar las mismas acciones, proveyendo 
de mecanismos que se han convertido en ges-
tos estándares. 
Los displays de grandes dimensiones también 
se han hecho más y más necesarios por el auge 
del trabajo cooperativo en un mismo entorno. 
Han surgido nuevos términos para describir es-
tos dispositivos: superficies (surfaces), mesas 
multitáctiles (multi-touch tables), tabletops. La 
utilización de cámaras y el posterior tratamien-
to de las imágenes mediante algoritmos de vi-
sión por computador se emplea en la construc-
ción de mesas multitáctiles de bajo coste. En 
un contexto educativo, las mesas multitáctiles 
permiten a los estudiantes interactuar con obje-
tos digitales en tareas colaborativas. En el caso 
de la educación especial, la tecnología puede 
proporcionar a los usuarios oportunidades de 
aprender, compartir información y ganar inde-
pendencia. Se dedican esfuerzos para adaptar y 
desarrollar aplicaciones a las superficies multi-
táctiles para usuarios con limitaciones cogniti-
vas y dificultades sociales. En [19] se describe 
una aproximación para la construcción de una 
mesa multitáctil de bajo coste pensando sobre 
todo en la seguridad de uso y en la accesibili-
dad y confort para usuarios discapacitados. 
 
 
2. LINEAS DE INVESTIGACION y 
DESARROLLO 
 
 Estudio de métodos para el tratamien-
to de datos en cámaras basadas en tiempo 
de vuelo. 
 Clasificación supervisada. Discrimi-
nadores lineales y no lineales. 
 Selección y Extracción de caracterís-
ticas. 
 Segmentación, representación y clasi-
ficación. 
 Análisis de características de textura, 
color y formas. 
 Máquinas de soporte vectorial. Ker-
nels y algoritmos de optimización. 
 Criterios de evaluación de desempe-
ño en sistemas de clasificación automáti-
ca. 
 Simuladores de entrenamiento de 
Realidad Virtual  
 Aplicaciones de Realidad Aumentada 
en ambientes externos 
 Interfaces Basadas en Visión 
 
3. RESULTADOS OBTENIDOS Y ES-
PERADOS 
 
 Se desarrolló un sistema, hardware y 
software, que permite la reconstrucción de 
WICC 2012 375
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
modelos 3D basado en la combinación de 
cámaras estereoscópicas y la utilización de 
luz estructurada [20].  
 Se estudiaron y propusieron métodos para 
detección en series temporales de fMRI 
[15] 
 Se realizó la evaluación de rendimiento en 
sistemas de reconocimiento de patrones 
supervisados y de clasificación binaria 
[16]. 
 Se desarrolló una solución para detección 
de construcciones en imágenes aéreas de 
baja calidad [21]. 
 Actualmente se están realizando pruebas 
con equipamiento de alto coste reciente-
mente adquirido como la cámara de tiem-
po de vuelo MESA SR4000. Se espera en 
un corto a mediano plazo poder realizar 
reconstrucciones y utilizarlas para evaluar 
los prototipos escáneres desarrollados. 
 Construcción de una mesa multitáctil 
basada en visión por computador para su 
uso en educación especial [19].  
 Pruebas de aplicaciones de realidad au-
mentada en dispositivos móviles como ta-
blets PC 
 Desarrollo de un simulador de barcos 
utilizando realidad virtual, en conjunto con 
el instituto Pladema de la UNICEN, con 
fines educativos y de difusión a la comu-
nidad. 
 
4. FORMACION DE RECURSOS HU-
MANOS 
 
En esta línea de I/D la formación de recur-
sos humanos es uno de los objetivos prin-
cipales. Las Universidades que participan 
del proyecto AECID “FRIVIG: Formación 
de Recursos Humanos e Investigación en el 
área de Visión por Computadora e Infor-
mática”: Universidad de Islas Baleares 
(España), Universidad Nacional del Sur 
(Argentina) y la Universidad Nacional de 
La Plata han estructurado con sede en la 
UNLP una Especialización en Compu-
tación Gráfica, Imágenes y Visión por 
Computadora, con la participación de do-
centes-investigadores de las tres institucio-
nes y de otras Universidades de Argentina 
y España  con experiencia y formación en 
los temas propuestos. Dichos cursos han 
sido aprobados en la Facultad de Informá-
tica de la UNLP.  
Recientemente dentro del marco de la XV 
Escuela Internacional de Informática de 
CACIC 2011 se dictó, en forma conjunta 
profesores argentinos y españoles, un curso 
de Interfaces Avanzadas, Realidad Virtual 
y Realidad Aumentada [22].  
En el marco de esta línea de investigación 
hay dos investigadores realizando su doc-
torado y tres alumnos desarrollando tesinas 
en sistemas  de visión por computadora y 
realidad aumentada.  
 
5. AGRADECIMIENTOS 
 
Esta línea de investigación es parcialmente 
financiada por el proyecto “A1/037910/11 
Formación de Recursos Humanos e Inves-
tigación en el Área de Visión por Compu-
tador e Informática Gráfica (FRIVIG)” de 
la Agencia Española de Cooperación Inter-
universitaria e Investigación Científica. 
 
6. BIBLIOGRAFIA 
 
[1] Penne et al. Robust real time 3-D respirato-
ry motion detection using time of flight camer-
as. International Journal of Computer Assisted 
Radiology and Surgery v.3 pp.427-431. (2008). 
 
[2] Kollors, A., Penne, J., Hornegger, J., Bark-
er A. Gesture Recognition with a Time-of-
Flight camera. International Journal of Intelli-
gent Systems Technologies and Applications, 
v. pp.334-343, (2008).     
[3] Fukunaga K. Introduction to Statistical Pat-
tern Recognition. 2ed. Academic Press, 1990. 
[4] Batagelj V, Bock H, Ferligoj A. DataSci-
ence and Classification. Springer, 2006. 
[5] Devijer P. A., Kittler, J. Pattern Recogni-
tion, A Statistical Approach. Prentice Hall, 
1982. 
WICC 2012 376
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
[6] Devijer P. A., Kittler, J. Pattern Recogni-
tion: theory and applications. Springer, 1986. 
[7] Kim H.Y., Giacomantone J. O., Cho, Z. H. 
Robust Anisotropic Diffusion to Produce En-
hanced Statistical Parametric Map, Computer 
Vision and Image Understanding, v.99, p.435-
452 (2005). 
[8] Kim H.Y., Giacomantone J. O., A New 
Technique to Obtain Clear Statistical Paramet-
ric Map by Applying Anisotropic Diffusion to 
fMRI, IEEE, International Conference on Im-
age Processing. Proceedings, Genova, Ita-
ly,v.3, p.724-727 (2005). 
[9] Lowe, D. G. Distinctive image features 
from scale invariant keypoints. International 
Journal of Computer Vision, 60 (2), 2004. 
 
[10] Corte C., Vapnik V. Support vector net-
works. Machine Learning v.20, p.273-297 
(1995). 
 
[11] Vapnik, V. The Nature of Statistical Lea 
rning Theory. Spronger (1995). 
 
[12] Lei, Z., Yang, Y, Wu  Z. Ensembles of 
Support Vector Machines for Text/Independent 
Speaker Recognition. IJCSNS v.6 n5 p.162-
167 (2006). 
[13] Jain, A. K., Ross, A., Prabhakar, S. An In-
troduction to Biometric Recognition, IEEE 
Transactions on Circuits and Systems for Vid-
eo Technology, Vol. 14, No.1, January 2004. 
[14] Li, Y., Li, J. Predicting Subcellular Local-
ization of Proteins using Support Vector Ma-
chines with N-Terminal Amino Composition, 
ADMA 2005, LNAI 3584, pp. 618-625. 
 
[15] Javier Giacomantone, Tatiana Tarutina. 
Diffuse Outlier Detection Technique for Func-
tional Magnetic Resonance Imaging. Computer 
Science and Technology Series. XVI Argen-
tine Congress of Computer Science Selected 
Papers. Edulp. Pp. 255-265 (2011). 
 
[16] Javier Giacomantone, Armando De Giusti, 
ROC performance evaluation of RADSPM te-
chnique, XIV Congreso Argentino de Ciencias 
de la Computación (CACIC), Chilecito (2008). 
 
 
[17] Pajares G., De la Cruz J. Stereovision 
matching through support vector machines. 
Pattern Recognition Letters 24, p. 2575-2583 
(2003). 
 
[18] M. Turk, M. Kölsch (2005). Perceptual 
interfaces. En: G. Medioni and S.B Kang, edi-
tors, Emerging Topics in Computer Vision. 
Pearson Education 
 
[19] C. Manresa Yee, R. Mas Sansó, G. 
Moyà, M. J. Abásolo, J. Giacomantone. Inter-
active multi-sensory environment to control 
stereotypy behaviours. XVII Congreso Argen-
tino de Ciencias de la Computación (CACIC), 
La Plata (2011). 
 
[20] Federico Cristina, Sebastián H. Dapoto, 
Javier Vegas, Verónica Artola, Claudia Russo, 
María José Abásolo, Armando De Giusti. 3D 
Scanner Development with Stereoscopic Cam-
eras and Laser Illumination. IADIS Computer 
Graphics and Visualization CGV 2008. ISBN: 
978-972-8924-63-8, p. 249-253. 
 
[21] Federico Cristina, Sebastián H. Dapoto, 
Verónica Artola, Claudia Russo, Graciela Vie-
gas, Detección de edificios en imágenes urba-
nas, XV Congreso Argentino de Ciencias de la 
Computación (CACIC), San Salvador de Jujuy 
(2009). 
 
[22] C. Manresa Yee, M. J. Abásolo, R. Mas 
Sansó y M. Vénere. Realidad virtual y realidad 
aumentada. Interfaces Avanzadas. Edulp ISBN 
978-950-34-0765-3 (2011). 
WICC 2012 377
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación


Spanish

Sistemas de visión automática y reconocimiento de patrones : Interfaces avanzadas, realidad virtual y aumentada

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Sistemas de Visión Automática y Reconocimiento de Patrones   Interfaces Avanzadas, Realidad Virtual y Aumentada  Javier Giacomantone, María José Abásolo, Oscar Bria, Federico Cristina, Sebastian Dapoto, Verónica Artola, Luciano Lorenti, Lucía Violini, Cristina Manresa-Yee, Ramon Mas Sansó, Marcelo Naiouf  Instituto de Investigación en Informática LIDI (III-LIDI)  Facultad de Informática – UNLP {jog, mjabasolo, obria, fcristina, sdapoto, vartola, llorenti, lviolini, mnaiouf}@lidi.info.unlp.edu.ar   CONTEXTO  Esta línea de investigación y desarrollo (I/D) forma parte del Subproyecto “Trata-miento de imágenes digitales y video. Vi-sión 3D”, dentro del Proyecto “Procesa-miento Paralelo y Distribuido y Aplicacio-nes en Sistemas Inteligentes y Tratamiento de Imágenes y Video” del Instituto de In-vestigación en Informática LIDI, acredita-do por la UNLP en el marco del Programa de Incentivos. Asimismo se integra al pro-yecto “A1/037910/11 Formación de Recur-sos Humanos e Investigación en el Área de Visión por Computador e Informática Grá-fica (FRIVIG)”, financiado por la Agencia Española de Cooperación Internacional (AECID) dentro del Programa de Coopera-ción Interuniversitaria e Investigación Científica.                         RESUMEN  Este trabajo describe una línea de investi-gación y desarrollo (I/D) y los resultados esperados de la misma. El objetivo princi-pal es estudiar, desarrollar y evaluar méto-dos y algoritmos en sistemas de visión au-tomática y reconocimiento automático de patrones. Los principales temas abordados son análisis de imágenes, clasificación su-pervisada y no supervisada, interfaces ba-sadas en visión, realidad virtual y aumen-tada.  Palabras Clave: Visión automática, Reco-nocimiento de Patrones, Realidad Virtual y Aumentada.   1. INTRODUCCION  La línea de investigación y desarrollo des-cripta puede dividirse en un conjunto de temas de investigación. Estos pueden agru-parse para facilitar su descripción y estudio en tres grupos temáticos. El objetivo pri-mario es la investigación y desarrollo de modelos, métodos y algoritmos en cada conjunto de temas, cada uno caracterizado por abordar una etapa importante en un sis-tema de visión automática. El segundo ob-jetivo que define esta línea es el análisis integrador del problema estudiado y un abordaje multidisciplinario.   1.1 Análisis de Imágenes  Se estudian métodos de segmentación, ge-neración, selección y extracción de caracte-rísticas en imágenes de intensidad y de rango. Para obtener los dos tipos de imáge-nes que nos permitan expresar las propie-dades geométricas y dinámicas de objetos 3D se estudian  modelos de visión estereo-cópica e imágenes generadas a partir de cámaras de rango. Recientemente se ha ad-quirido equipamiento específico que per-mite obtener directamente imágenes de rango como la cámara MESA SR-4000. La cámara MESA utiliza el principio de tiem-po de vuelo (TOF) para generar un mapa de distancias. Las cámaras basadas en tiempo de vuelo permiten resolver proble-mas de reconocimiento de patrones y re-quieren tanto la adaptación de métodos co-nocidos como la generación de nuevos mé-WICC 2012 3732012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacióntodos para el tratamiento y clasificación de los datos obtenidos. Son de nuestro parti-cular interés los métodos que permitan proponer alternativas para las interfaces con una computadora como la detección y clasificación de gestos o la detección en tiempo real [1][2].   1.2 Reconocimiento de Patrones   Reconocimiento automático de patrones es un área de investigación interdisciplinaria tanto en la investigación básica de métodos fundamentales [3] [4] [5], como en sus aplicaciones [6]. El objetivo principal de un sistema de reconocimiento automático de patrones es descubrir la naturaleza sub-yacente de un fenómeno u objeto, descri-biendo y seleccionado las características fundamentales que permitan clasificarlo en una categoría determinada. El tipo de obje-tos o fenómenos considerados en esta línea de trabajo pueden ser descriptos por un conjunto de características numéricas que definen patrones en un espacio n-dimensional. Los sistemas automáticos de reconocimiento de patrones permiten abor-dar problemas en informática, en ingeniería y en otras disciplinas científicas; por esto  el diseño requiere de criterios de análisis conjuntos para validar los resultados [7] [8] y forman una etapa importante en un sis-tema de visión por computador. En particu-lar estudiamos dos aspectos fundamentales, representación de objetos, generación de características, y la clasificación estadística de los mismos. Estas tareas se realizan a partir de la información obtenida de imá-genes digitales adecuadamente procesadas. Los métodos de extracción de característi-cas intentan optimizar la clasificación ge-nerando características invariantes a distin-tas transformaciones [9], son particular-mente importantes en el desarrollo de inter-faces hombre-computadora a partir de imágenes que deben ser procesadas en tiempo real.   En esta línea de I/D se estudian problemas de clasificación supervisada y no supervi-sada. En clasificación supervisada donde el objetivo es optimizar la generalización del clasificador se estudian métodos basados en máquinas de soporte vectorial (SVM) [10] [11]. Las SVM implementan reglas de decisión complejas por medio de una fun-ción no lineal que permite mapear los pun-tos de entrenamiento a un espacio de ma-yor dimensión. En el nuevo espacio de ca-racterísticas las clases son separadas por un hiperplano, siendo este el que maximiza la distancia entre este y los puntos de entre-namiento. Los problemas que permiten re-solver las SVM son de distinta naturaleza como en sistemas biométricos [12][13], bioinformática [14], clasificación de imá-genes de resonancia magnética funcional ruidosas [15][16] y correspondencia de puntos  en imágenes estereoscópicas [17].  1.2 Interfaces avanzadas. Realidad Vir-tual y Aumentada  Realidad Virtual y Realidad Aumentada  La Realidad Virtual (RV) es un término que se aplica a un conjunto de experiencias sensoria-les sintéticas, es decir generadas por compu-tador, comunicadas a un operador o participan-te. La mayoría de las aplicaciones de realidad virtual son experiencias visuales donde el par-ticipante se ve inmerso e interactúa en un am-biente o escena virtual. Una de las principales aplicaciones de RV son los simuladores de en-trenamiento. La Realidad Aumentada (RA) agrega informa-ción sintética a la realidad. La diferencia prin-cipal entre RV y RA es que por una parte RV implica inmersión del participante en un mun-do totalmente virtual y por otra parte la RA implica mantenerse en el mundo real con agre-gados virtuales.  A diferencia de las aplicaciones de RV las aplicaciones de RA generalmente necesitan la movilidad del usuario, incluso hacia ambientes externos- en inglés se denominan aplicaciones outdoor. En dichas aplicaciones de realidad aumentada puede ser necesaria conocer la po-sición global del participante utilizando dispo-sitivos como GPS y brújulas digitales.  WICC 2012 3742012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación  Interfaces basadas en Visión  Existen actualmente nuevos paradigmas de in-teracción que empiezan a estar presentes en to-das las esferas de nuestra vida diaria: la computación ubicua, la realidad virtual y la realidad aumentada. Por ello los estudios de investigación para obtener nuevos sistemas de interacción basados en fuentes de percepción de información como el sonido, el tacto o la visión se han convertido en un campo en auge que pretende desarrollar interfaces más natura-les, intuitivas, no invasivas y eficientes. Hoy en día, las cámaras de bajo coste y con su-ficiente resolución se encuentran en la mayoría de las computadoras y en celulares. La infor-mación proveniente de la cámara se puede pro-cesar mediante técnicas de visión por compu-tador con fines de asistir la interacción perso-na-ordenador obteniendo las denominadas In-terfaces basadas en visión (VBI). Turk and Kölsch [18] comentan las posibles funcionali-dades que pueden ofrecer las VBIs: presencia y localización, identidad, expresión, gestos, foco de atención, postura del cuerpo y movimiento y actividad. En el campo de la interacción persona-ordenador se utilizan pantallas táctiles (touchs-creen), las cuales están superpuestas a un dis-positivo de visualización, para la entrada táctil, el panel táctil. En algunos casos, las pantallas táctiles permiten la detección simultánea de va-rios puntos de contacto (multitáctiles). Esto ha hecho posible el desarrollo de metodologías de interacción que permiten al usuario una comu-nicación más natural e intuitiva con el ordena-dor. Los habituales gestos utilizados para se-leccionar, arrastrar, rotar o escalar objetos vi-suales han evolucionado a versiones en las que el usuario utiliza ambas manos o varios dedos para realizar las mismas acciones, proveyendo de mecanismos que se han convertido en ges-tos estándares. Los displays de grandes dimensiones también se han hecho más y más necesarios por el auge del trabajo cooperativo en un mismo entorno. Han surgido nuevos términos para describir es-tos dispositivos: superficies (surfaces), mesas multitáctiles (multi-touch tables), tabletops. La utilización de cámaras y el posterior tratamien-to de las imágenes mediante algoritmos de vi-sión por computador se emplea en la construc-ción de mesas multitáctiles de bajo coste. En un contexto educativo, las mesas multitáctiles permiten a los estudiantes interactuar con obje-tos digitales en tareas colaborativas. En el caso de la educación especial, la tecnología puede proporcionar a los usuarios oportunidades de aprender, compartir información y ganar inde-pendencia. Se dedican esfuerzos para adaptar y desarrollar aplicaciones a las superficies multi-táctiles para usuarios con limitaciones cogniti-vas y dificultades sociales. En [19] se describe una aproximación para la construcción de una mesa multitáctil de bajo coste pensando sobre todo en la seguridad de uso y en la accesibili-dad y confort para usuarios discapacitados.   2. LINEAS DE INVESTIGACION y DESARROLLO   Estudio de métodos para el tratamien-to de datos en cámaras basadas en tiempo de vuelo.  Clasificación supervisada. Discrimi-nadores lineales y no lineales.  Selección y Extracción de caracterís-ticas.  Segmentación, representación y clasi-ficación.  Análisis de características de textura, color y formas.  Máquinas de soporte vectorial. Ker-nels y algoritmos de optimización.  Criterios de evaluación de desempe-ño en sistemas de clasificación automáti-ca.  Simuladores de entrenamiento de Realidad Virtual   Aplicaciones de Realidad Aumentada en ambientes externos  Interfaces Basadas en Visión  3. RESULTADOS OBTENIDOS Y ES-PERADOS   Se desarrolló un sistema, hardware y software, que permite la reconstrucción de WICC 2012 3752012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computaciónmodelos 3D basado en la combinación de cámaras estereoscópicas y la utilización de luz estructurada [20].   Se estudiaron y propusieron métodos para detección en series temporales de fMRI [15]  Se realizó la evaluación de rendimiento en sistemas de reconocimiento de patrones supervisados y de clasificación binaria [16].  Se desarrolló una solución para detección de construcciones en imágenes aéreas de baja calidad [21].  Actualmente se están realizando pruebas con equipamiento de alto coste reciente-mente adquirido como la cámara de tiem-po de vuelo MESA SR4000. Se espera en un corto a mediano plazo poder realizar reconstrucciones y utilizarlas para evaluar los prototipos escáneres desarrollados.  Construcción de una mesa multitáctil basada en visión por computador para su uso en educación especial [19].   Pruebas de aplicaciones de realidad au-mentada en dispositivos móviles como ta-blets PC  Desarrollo de un simulador de barcos utilizando realidad virtual, en conjunto con el instituto Pladema de la UNICEN, con fines educativos y de difusión a la comu-nidad.  4. FORMACION DE RECURSOS HU-MANOS  En esta línea de I/D la formación de recur-sos humanos es uno de los objetivos prin-cipales. Las Universidades que participan del proyecto AECID “FRIVIG: Formación de Recursos Humanos e Investigación en el área de Visión por Computadora e Infor-mática”: Universidad de Islas Baleares (España), Universidad Nacional del Sur (Argentina) y la Universidad Nacional de La Plata han estructurado con sede en la UNLP una Especialización en Compu-tación Gráfica, Imágenes y Visión por Computadora, con la participación de do-centes-investigadores de las tres institucio-nes y de otras Universidades de Argentina y España  con experiencia y formación en los temas propuestos. Dichos cursos han sido aprobados en la Facultad de Informá-tica de la UNLP.  Recientemente dentro del marco de la XV Escuela Internacional de Informática de CACIC 2011 se dictó, en forma conjunta profesores argentinos y españoles, un curso de Interfaces Avanzadas, Realidad Virtual y Realidad Aumentada [22].  En el marco de esta línea de investigación hay dos investigadores realizando su doc-torado y tres alumnos desarrollando tesinas en sistemas  de visión por computadora y realidad aumentada.   5. AGRADECIMIENTOS  Esta línea de investigación es parcialmente financiada por el proyecto “A1/037910/11 Formación de Recursos Humanos e Inves-tigación en el Área de Visión por Compu-tador e Informática Gráfica (FRIVIG)” de la Agencia Española de Cooperación Inter-universitaria e Investigación Científica.  6. BIBLIOGRAFIA  [1] Penne et al. Robust real time 3-D respirato-ry motion detection using time of flight camer-as. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery v.3 pp.427-431. (2008).  [2] Kollors, A., Penne, J., Hornegger, J., Bark-er A. Gesture Recognition with a Time-of-Flight camera. International Journal of Intelli-gent Systems Technologies and Applications, v. pp.334-343, (2008).     [3] Fukunaga K. Introduction to Statistical Pat-tern Recognition. 2ed. Academic Press, 1990. [4] Batagelj V, Bock H, Ferligoj A. DataSci-ence and Classification. Springer, 2006. [5] Devijer P. A., Kittler, J. Pattern Recogni-tion, A Statistical Approach. Prentice Hall, 1982. WICC 2012 3762012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación[6] Devijer P. A., Kittler, J. Pattern Recogni-tion: theory and applications. Springer, 1986. [7] Kim H.Y., Giacomantone J. O., Cho, Z. H. Robust Anisotropic Diffusion to Produce En-hanced Statistical Parametric Map, Computer Vision and Image Understanding, v.99, p.435-452 (2005). [8] Kim H.Y., Giacomantone J. O., A New Technique to Obtain Clear Statistical Paramet-ric Map by Applying Anisotropic Diffusion to fMRI, IEEE, International Conference on Im-age Processing. Proceedings, Genova, Ita-ly,v.3, p.724-727 (2005). [9] Lowe, D. G. Distinctive image features from scale invariant keypoints. International Journal of Computer Vision, 60 (2), 2004.  [10] Corte C., Vapnik V. Support vector net-works. Machine Learning v.20, p.273-297 (1995).  [11] Vapnik, V. The Nature of Statistical Lea rning Theory. Spronger (1995).  [12] Lei, Z., Yang, Y, Wu  Z. Ensembles of Support Vector Machines for Text/Independent Speaker Recognition. IJCSNS v.6 n5 p.162-167 (2006). [13] Jain, A. K., Ross, A., Prabhakar, S. An In-troduction to Biometric Recognition, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Vid-eo Technology, Vol. 14, No.1, January 2004. [14] Li, Y., Li, J. Predicting Subcellular Local-ization of Proteins using Support Vector Ma-chines with N-Terminal Amino Composition, ADMA 2005, LNAI 3584, pp. 618-625.  [15] Javier Giacomantone, Tatiana Tarutina. Diffuse Outlier Detection Technique for Func-tional Magnetic Resonance Imaging. Computer Science and Technology Series. XVI Argen-tine Congress of Computer Science Selected Papers. Edulp. Pp. 255-265 (2011).  [16] Javier Giacomantone, Armando De Giusti, ROC performance evaluation of RADSPM te-chnique, XIV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), Chilecito (2008).   [17] Pajares G., De la Cruz J. Stereovision matching through support vector machines. Pattern Recognition Letters 24, p. 2575-2583 (2003).  [18] M. Turk, M. Kölsch (2005). Perceptual interfaces. En: G. Medioni and S.B Kang, edi-tors, Emerging Topics in Computer Vision. Pearson Education  [19] C. Manresa Yee, R. Mas Sansó, G. Moyà, M. J. Abásolo, J. Giacomantone. Inter-active multi-sensory environment to control stereotypy behaviours. XVII Congreso Argen-tino de Ciencias de la Computación (CACIC), La Plata (2011).  [20] Federico Cristina, Sebastián H. Dapoto, Javier Vegas, Verónica Artola, Claudia Russo, María José Abásolo, Armando De Giusti. 3D Scanner Development with Stereoscopic Cam-eras and Laser Illumination. IADIS Computer Graphics and Visualization CGV 2008. ISBN: 978-972-8924-63-8, p. 249-253.  [21] Federico Cristina, Sebastián H. Dapoto, Verónica Artola, Claudia Russo, Graciela Vie-gas, Detección de edificios en imágenes urba-nas, XV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), San Salvador de Jujuy (2009).  [22] C. Manresa Yee, M. J. Abásolo, R. Mas Sansó y M. Vénere. Realidad virtual y realidad aumentada. Interfaces Avanzadas. Edulp ISBN 978-950-34-0765-3 (2011). WICC 2012 3772012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

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Sistemas de visión automática y reconocimiento de patrones : Interfaces avanzadas, realidad virtual y aumentada

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