Francisco Javier Cortadellas Martínez
En esta tesis se ha diseñado un procesador especializado de arquitectura paralela que, juntamente con un procesador de propósito general, permite obtener velocidades de reconocimiento superiores a 100 siluetas por segundo (utilizando un procesador AMD a 1 Ghz,, siluetas de 256x256 píxeles).
El algoritmo de reconocimiento de siluetas que se ha desarrollado, y que implementa en parte el procesador diseñado, trabaja en el dominio de la imagen. En este dominio, los resultados de la comparación entre siluetas y modelos dependen fuertemente del proceso de normalización de la localización, la orientación y el tamaño. Tradicionalmente se realiza calculando el centro de gravedad, la orientación del eje de mínima inercia y el bounding box.
El problema de esta técnica es que es muy sensible a deformaciones de la silueta. Para aumentar la robustez de la estimación de la localización y la orientación, se ha tenido que reformular el problema y la función de error a minimizar. Esto ha permitido la utilización de un m-estimator para limitar el efecto de los outliers. No obstante, el criterio que el estimador utiliza para decidir que muestras son consideradas outliers no está relacionado con la posibilidad de deformación de una silueta. Con el fin de poder influir sobre esta decisión se ha introducido una función de ponderación dependiente de la forma, que mejora la robustez del método substancialmente. El tamaño se ajusta con una técnica basada en el área que, aunque no preserva siempre toda la silueta, permite que el algoritmo sea muy insensible a cambios de localización, orientación y escala de siluetas deformables. Gracias a su buen funcionamiento, se han podido utilizar medidas de similitud basadas en la correlación y obtener asociaciones silueta-modelo muy parecidas a las que realiza el sistema visual humano.
En el diseño del procesador se ha seguido una estrategia de codiseño software-hardware, realizando el partic
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