Utp pdiva_cap1 introduccion a la va

2,516 views
2,470 views

Published on

Published in: Technology
0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
2,516
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1,276
Actions
Shares
0
Downloads
176
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Utp pdiva_cap1 introduccion a la va

  1. 1. Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial (ET410) Sesión: 1 Introducción a la Visión Artificial Ing. José C. Benítez P.
  2. 2. CAPITULO 0. Temas Introducción a la Visión Artificial • Visión Artificial • Dificultades de la Visión Artificial • Aplicaciones de la Visión Artificial • Sistema de Visión Artificial • Libros Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 2
  3. 3. Esquema del curso Operaciones Operaciones Punto MorfológicasIntroducción a Representación Extracción de la Visión de la Imagen características Artificial Filtros Segmentación Reconocimiento de Patrones Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 3
  4. 4. Tabla de Contenido• Visión Artificial• Dificultades de la Visión Artificial• Aplicaciones de la Visión Artificial• Sistema de Visión Artificial• Libros Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 4
  5. 5. Objetivos1. Presentar los conceptos básicos de la visión artificial2. Identificar la líneas de investigación de la visión artificial Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 5
  6. 6. VISIÓN ARTIFICIAL Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 6
  7. 7. Inteligencia Artificial• La inteligencia artificial es una ciencia que intenta crear programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana.• Intenta crear máquinas y/o programas para automatizar tareas que requieran de comportamiento inteligente.• Estas máquinas y/o programas se denominan agentes. Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 7
  8. 8. Visión Artificial• La Visión Artificial (Visión por Computador o Visión Computacional), es parte de la inteligencia artificial.• Es el conjunto de técnicas y modelos que permiten procesar, analizar y explicar aquella información espacial (3-D) obtenida a través de una imagen digital (2-D).• Intenta programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen digital. Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 8
  9. 9. La visión artificial y otras áreas Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 9
  10. 10. Disciplinas de la Visión Computacional Procesamiento Reconocimiento de Imágenes de Patrones Gráficos por Visión Computadora Computacional Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 10
  11. 11. Procesamiento de Imágenes• Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes. Binarización, Complemento Imagen 2D Corte, Ecualización, Filtros Imagen 2D Operaciones Morfológicas Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 11
  12. 12. Procesamiento de Imágenes• Mejorado de Imágenes • Compresión de la imagen (transmisión)• Restauración de imágenes • Identificar el ROI. corregir imágenes fuera de foco Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 12
  13. 13. Reconocimiento de Patrones• Identificar los objetos existentes en una imagen. Segmentación, filtros, Identificación de bordes, Imagen 2D patrones Clasificación y reconoci- miento de Patrones Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 13
  14. 14. Reconocimiento de Patrones• Reconocimiento de rostros • Reconocimiento de huellas digitales • Reconocimiento de placas• Reconocimiento de celulas Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 14
  15. 15. Visión Computacional• Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D Construcción imágenes 3D Datos Imagen 2D Generación de escenas geométricos Descripción de la escena en 3DImagen Original Esquema Básico Esquema intermedio Escena en 3-D Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 15
  16. 16. Visión Computacional 1. Reconstruir un espacio 3-D a• Determinar la identidad y partir de vistas 2-D localización de objetos en una imagen.• Construir una representación tridimensional de un objeto.• Construir una descripción de la 8. Proyectar una escena 3-D en escena de trabajo. un plano 2-D.• Establece la relación entre el mundo 3-D y las vistas 2-D tomadas de él, para: Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 16
  17. 17. Gráficos por Computadora• Modelado Geométrico de objetos Projecciones 3D en 2D Datos Sombreado, Geométricos Texturizado Imagen 2D en 3D Animación, Renderización Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 17
  18. 18. DIFICULTADES DE LAVISIÓN COMPUTACIONAL Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 18
  19. 19. Dificultades Es un mapeo de M:1 (3D  2D) • Muchas superficies 3D con materiales, geometría e iluminación distintas, nos llevan a imágenes 2D idénticas. • El mapeo inverso (2D  3D) no tiene una solución única, por que en el paso 3D  2D se ha perdido información. Computacionalmente cara. • El cerebro humano trabaja en paralelo, para procesar miles de señales. Una PC tiene un solo μP. Dificultad para identificar el patrón a reconocer. • No entendemos aún el problema de reconocimiento de patrones. Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 19
  20. 20. Reconocimiento de Patrones¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad?¿Qué pistas o claves están presentes en la imagen?¿Qué conocimiento utilizamos para reconocer algo en la imagen? Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 20
  21. 21. Reconocimiento de Patrones¿Qué es este objeto?¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento?¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente? Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 21
  22. 22. Reconocimiento de Patrones• ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente? Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 22
  23. 23. Reconocimiento de Patrones• ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente? ¿cuál es macho y cuál es hembra? Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 23
  24. 24. Imposibilidad física Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 24
  25. 25. Restricciones y Supuestos• Restricciones para recobrar la escena – Recolectar más datos (imágenes) – Asumir cosas acerca del mundo• Computabilidad y robustez – Es la solución computable usando recursos razonables? – Es la solución robusta?• Sistemas para la industria. – Hacen fuertes suposiciones sobre las condiciones de iluminación – Hacen fuertes suposiciones sobre la posición de los objetos – Hacen fuertes suposiciones sobre el tipo de objetos Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 25
  26. 26. APLICACIONES DE VISIÓNARTIFICIAL Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 26
  27. 27. Control de calidad en la industria Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 27
  28. 28. Biometría Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 28
  29. 29. Detección de rostros Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 29
  30. 30. Reconocimiento de Actividad Humana Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 30
  31. 31. Reconocimiento de objetivos Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 31
  32. 32. Interpretación de imágenes aéreas Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 32
  33. 33. Monitoreo de tráfico Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 33
  34. 34. SISTEMA DE VISIÓNARTIFICIAL Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 34
  35. 35. Sistema de Visión Artificial Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 35
  36. 36. Sistema de Visión Artificial Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 36
  37. 37. Sistema de Visión Artificial Digitalización Retro-alimentación Imagen Capturada Procesamiento de la imagen Objetos Reconocidos Segmento de interés Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 37
  38. 38. REFERENCIASBIBLIOGRÁFICAS Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 38
  39. 39. Referencias • R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing; Addison-Wesley, 2007. • N. Efford; Digital image processing: A practical introduction using JAVA; Addison-Wesley, 2000. • R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004. • J. R. Parker; Algorithms for image processing and computer vision; Wiley, 1997. Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 39
  40. 40. Tarea 02 • Realizar los mapas semántico y/o mapas conceptuales de todo el contenido de la Diapositiva de la Sesión 2.- Fundamentos Biológicos de la Visión. • Adjuntar fuentes que le han ayudado a consolidar la tarea. Presentación: •Impreso y en USB el desarrollo de la tarea. •Los mapas semánticos se deben hacer en PowerPoint y los mapas conceptuales en CMapTools. •En USB adjuntar las fuentes (05 PDFs, 05 PPTs y 01 Video.). •La fuente debe provenir de una universidad. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 40
  41. 41. Presentación  Todas las fuentes deben presentarse en formato digital (USB), dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso, sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de la Tarea. Ejemplo: PDIVA_BenitezPalacios_T2  La fuente debe conservar el nombre original y agregar _tema.  Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán recepcionados por el profesor. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 41
  42. 42. Libros Tratamiento Digital de Imágenes González, Rafael C. Woods, Richard E. Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 42
  43. 43. Agradecimiento Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 43

×