Sistema de aprendizaje y reconocimiento de objetos 3d a partir de imágenes planas

• Autores: Carmen de Trazegnies Otero
• Directores de la Tesis: Cristina Urdiales García (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2004
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Sandoval Hernández (presid.), Juan Antonio Rodríguez Fernandez (secret.), Luis Álvarez León (voc.), Luis Baumela Molina (voc.), Jorge Miranda Dias (voc.)
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• Resumen

  • Esta tesis presenta un nuevo sistema de reconomiento de objetos 3D a partir de una secuencia de vistas planas del mismo. El sistema no sólo es capaz de clasificar objetos pertenecientes a una base de datos sino también de incluir nuevos objetos mediante un algoritmo de entrenamiento no supervisado cuando éstos no presenten un grado aceptable de similitud con ninguno de objetos ya conocidos.

    El sistema propuesto puede trabajar en un entorno virtual o bien con objetos reales previamente segmentados. Si bien los sistemas de segmentación constituyen un amplio tema de investigación que no será abordado en la presente tesis, se debe considerar que con cualquier sistema de segmentación aplicado a imágenes resultante es susceptible de sufrir distorsiones, transformaciones, deformaciones y ruido. El sistema de reconocimiento debe ser por lo tanto resistente ante estos factores.

    Un sistema de reconocimiento basado en vistas planas implica el procesado de un conjunto de datos relativamente extenso. Para que se pueda efectuar en un tiempo razonable es imprescindible reducirla por algún método de codificación. En primer lugar se extrae la silueta del objeto contenido en cada imagen. Las siluetas se representan mediante su función de curvatura calculada según un nuevo método, propuesto en la presente tesis, que se adapta a la escala natural de la curva, filtrando el eventual ruido y respetando la información relevante. Es muy importante que la representación de las siluetas sea invariante a rotación y a escala. La invarianza a escala se puede conseguir sin más que interpolar la función de curvatura a una longitud fija. Para conseguir invarianza a rotación se trabaja con el módulo de los coeficientes de la transformada discreta de Fourier se reduce aún más mediante un análisis por componentes principales. Así, cada vista plana queda representada por un vector de características de dimensión reducida.

    Un objeto se represen