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Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(WEE2)
Sesión: 1
Ing. José C. Benítez P.
Introducción a
la Visión Artificial...
Logros de aprendizaje
1. Definir los conceptos básicos de Inteligencia Artificial,
Visión Computacional, Visión Artificial...
3
Contenido
Introducción a la Visión Artificial y al Procesamiento Digital de Imágenes
• Inteligencia artificial
• Visión ...
Esquema del curso
Operaciones
Punto
Filtros Segmentación
Extracción de
características
Operaciones
Morfológicas
Reconocimi...
Inteligencia Artificial
• La inteligencia artificial es
una ciencia que intenta crear
programas para máquinas que
imiten e...
Visión Artificial
• La Visión Artificial (Visión por Computador
o Visión Computacional), es parte de la
inteligencia artif...
La visión artificial y otras áreas
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Disciplinas de la Visión Computacional
Procesamiento
de Imágenes
Reconocimiento
de Patrones
Visión
Computacional
Gráficos ...
Procesamiento de Imágenes
• Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes.
Binarización, Complemento
Corte, Ecualizació...
• Mejorado de Imágenes
• Restauración de imágenes
corregir imágenes fuera de foco
• Compresión de la imagen
(transmisión)
...
Reconocimiento de Patrones
• Identificar los objetos existentes en una imagen.
Segmentación, filtros,
Identificación de bo...
• Reconocimiento de rostros
• Reconocimiento de celulas
• Reconocimiento de huellas
digitales
• Reconocimiento de placas
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Visión Computacional
• Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D
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localización de objetos en una
imagen.
• Construir una representación
tridimensional de un obj...
Gráficos por Computadora
• Modelado Geométrico de objetos
Projecciones 3D en 2D
Sombreado,
Texturizado
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Dificultades de la visión computacional
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Dificultades del Reconocimiento de Patrones
¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad?
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Dificultades del Reconocimiento de Patrones
¿Qué es este objeto?
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Dificultades del Reconocimiento de Patrones
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Imposibilidad física
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Restricciones y Supuestos
• Restricciones para recobrar la escena
– Recolectar más datos (imágenes)
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Aplicaciones de la
Visión Artificial
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Control de calidad en la industria
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Biometría
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Detección de rostros
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Reconocimiento de Actividad Humana
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Reconocimiento de objetivos
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Interpretación de imágenes aéreas
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Monitoreo de tráfico
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Sistema de Visión Artificial
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Sistema de Visión Artificial
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Digitalización
Procesamiento
de la imagen
Segmento de interésObjetos Reconocidos
Retro-alimentación Imagen Capturada
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Si...
Referencias
• R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing; Addison-
Wesley, 2007.
• N. Efford; Digital image pro...
Tarea 01
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1. Realizar el resumen de ésta Presentación correspondiente
a la Sesión de Aprendizaje No. 1, mediante mapas
c...
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Agradecimiento
Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
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  1. 1. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial (WEE2) Sesión: 1 Ing. José C. Benítez P. Introducción a la Visión Artificial y el Procesamiento Digital de Imágenes
  2. 2. Logros de aprendizaje 1. Definir los conceptos básicos de Inteligencia Artificial, Visión Computacional, Visión Artificial, Procesamiento de Imágenes, Gráficos por computadora. 2. Conocer las dificultades de la Visión Computacional y el Reconocimiento de Patrones. 3. Definir la imposibilidad física y, las restricciones y supuestos del procesamiento de imágenes. 4. Identificar la aplicaciones de la visión artificial. 5. Modelar un Sistema de Visión Artificial. 2
  3. 3. 3 Contenido Introducción a la Visión Artificial y al Procesamiento Digital de Imágenes • Inteligencia artificial • Visión Artificial • Visión Computacional – Visión Artificial – Procesamiento de Imágenes – Gráficos por computadora. • Disciplinas de la Visión Computacional. • Procesamiento de Imágenes. • Reconocimiento de patrones. • Visión computacional. • Gráficos por computadora. • Dificultades de la Visión Computacional. • Dificultades del Reconocimiento de Patrones. • Imposibilidad física. • Restricciones y supuestos. • Aplicaciones de la Visión Artificial • Sistema de Visión Artificial • Referencias.
  4. 4. Esquema del curso Operaciones Punto Filtros Segmentación Extracción de características Operaciones Morfológicas Reconocimiento de Patrones Introducción a la Visión Artificial Representación de la Imagen 4
  5. 5. 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. 5
  6. 6. 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. 6
  7. 7. La visión artificial y otras áreas 7
  8. 8. Disciplinas de la Visión Computacional Procesamiento de Imágenes Reconocimiento de Patrones Visión Computacional Gráficos por Computadora 8
  9. 9. Procesamiento de Imágenes • Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes. Binarización, Complemento Corte, Ecualización, Filtros Operaciones Morfológicas Imagen 2D Imagen 2D 9
  10. 10. • Mejorado de Imágenes • Restauración de imágenes corregir imágenes fuera de foco • Compresión de la imagen (transmisión) • Identificar el ROI. Procesamiento de Imágenes 10
  11. 11. Reconocimiento de Patrones • Identificar los objetos existentes en una imagen. Segmentación, filtros, Identificación de bordes, Clasificación y reconoci- miento de Patrones Imagen 2D patrones 11
  12. 12. • Reconocimiento de rostros • Reconocimiento de celulas • Reconocimiento de huellas digitales • Reconocimiento de placas Reconocimiento de Patrones 12
  13. 13. Visión Computacional • Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D Esquema intermedioEsquema Básico Escena en 3-DImagen Original Construcción imágenes 3D Generación de escenas Descripción de la escena Imagen 2D Datos geométricos en 3D 13
  14. 14. • Determinar la identidad y localización de objetos en una imagen. • Construir una representación tridimensional de un objeto. • Construir una descripción de la escena de trabajo. • Establece la relación entre el mundo 3-D y las vistas 2-D tomadas de él, para: 1. Reconstruir un espacio 3-D a partir de vistas 2-D 2. Proyectar una escena 3-D en un plano 2-D. Visión Computacional 14
  15. 15. Gráficos por Computadora • Modelado Geométrico de objetos Projecciones 3D en 2D Sombreado, Texturizado Animación, Renderización Datos Geométricos en 3D Imagen 2D 15
  16. 16. Dificultades de la visión computacional 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. 16
  17. 17. Dificultades del 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? 17
  18. 18. Dificultades del Reconocimiento de Patrones ¿Qué es este objeto? ¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento? ¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente? 18
  19. 19. Dificultades del Reconocimiento de Patrones • ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente? 19
  20. 20. Dificultades del Reconocimiento de Patrones • ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente? ¿cuál es macho y cuál es hembra? 20
  21. 21. Imposibilidad física 21
  22. 22. 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 22
  23. 23. Aplicaciones de la Visión Artificial 23
  24. 24. Control de calidad en la industria 24
  25. 25. Biometría 25
  26. 26. Detección de rostros 26
  27. 27. Reconocimiento de Actividad Humana 27
  28. 28. Reconocimiento de objetivos 28
  29. 29. Interpretación de imágenes aéreas 29
  30. 30. Monitoreo de tráfico 30
  31. 31. Sistema de Visión Artificial 31
  32. 32. Sistema de Visión Artificial 32
  33. 33. Digitalización Procesamiento de la imagen Segmento de interésObjetos Reconocidos Retro-alimentación Imagen Capturada 33 Sistema de Visión Artificial
  34. 34. 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. 34
  35. 35. Tarea 01 35 1. Realizar el resumen de ésta Presentación correspondiente a la Sesión de Aprendizaje No. 1, mediante mapas conceptuales ealborado s con el CMapTools. 2. Adjuntar fuentes que le han ayudado a consolidar la tarea. Presentación Todas las tareas deben entregarse en su carpeta personal del Dropbox, dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso, sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de la Sesión al que corresponden las tareas. Ejemplo: PDI_PaternoM_S1 Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán evaluadas por el profesor.
  36. 36. 36 Agradecimiento Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial Blog del curso: http://utppdiyva.blogspot.com
  1. A particular slide catching your eye?

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