Análisis de movimiento basado en algoritmos de flujo óptico y estereoscopía

• Autores: Eduardo Parrilla Bernabé
• Directores de la Tesis: Juan Ramón Torregrosa Sánchez (dir. tes.), Jaime Riera Guasp (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2010
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Ferrán Marqués Acosta (presid.), Damián Ginestar Peiró (secret.), Valeriana Naranjo Ornedo (voc.), Juan de Mata Domingo Esteve (voc.), Daniel Monleon Salvado (voc.)
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• Resumen

  • La visión artificial, también conocida como visión por computador o visión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen. Los objetivos típicos de la visión artificial son muy variados, entre los que se incluyen la detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes, seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes, búsqueda de imágenes digitales por su contenido, etc. De todas estas tareas resulta de gran interés el seguimiento de objetos por la gran cantidad de aplicaciones que posee.

    En esta tesis, en primer lugar se analizan distintos métodos basados en flujo óptico para el seguimiento de objetos en secuencias de vídeo bidimensionales, que nos permitirán extraer información del movimiento de los objetos que aparecen en dicha secuencia. Posteriormente se estudia el concepto de visión estereoscópica, que nos dará información tridimensional de una escena. Esta técnica nos permitirá, en combinación con el flujo óptico, crear un método de seguimiento tridimensional utilizando secuencias obtenidas mediante una cámara estéreo, es decir, podremos conocer la posición de un objeto en el espacio a lo largo del tiempo. Simultáneamente, se estudiarán diferentes herramientas de tratamiento de la señal que servirán de apoyo para la resolución de diferentes problemas y aplicaciones reales que se analizan en una segunda fase de la tesis. Entre ellas figuran los filtros adaptativos, redes neuronales, segmentación, controladores fuzzy, etc. Estas herramientas se utilizarán para solucionar problemas que aparecen en el estudio del movimiento de una secuencia de vídeo tales como rotaciones, presencia de obstáculos, vibraciones, etc.

    Finalmente, todas las técnicas estudiadas se utilizan en el análisis de aplicaciones reales, tanto bidimensionales como tridimensionales. Dentro de estas aplicaciones se encuentran una gran variedad de problemas, desde ensayos de laboratorio hasta restauración de películas antiguas o análisis celular.