Utp pd_iy_va_cap1 introduccion a la va
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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
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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.
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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.
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Esquema del curso
Operaciones
Punto
Filtros Segmentación
Extracción de
características
Operaciones
Morfológicas
Reconocimiento
de Patrones
Introducción a
la Visión
Artificial
Representación
de la Imagen
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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.
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Visión Artificial
• La Visión Artificial (Visión por Computadoro Visión Computacional), es parte de lainteligencia artificial.
• Es el conjunto de técnicas y modelos quepermiten procesar, analizar y explicaraquella información espacial (3-D) obtenidaa través de una imagen digital (2-D).
• Intenta programar un computador para que"entienda" una escena o las característicasde una imagen digital.
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La visión artificial y otras áreas
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Disciplinas de la Visión Computacional
Procesamiento de Imágenes
Reconocimiento de Patrones
Visión Computacional
Gráficos por Computadora
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Procesamiento de Imágenes
• Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes.
Binarización, Complemento
Corte, Ecualización, Filtros
Operaciones Morfológicas
Imagen 2D Imagen 2D
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• Mejorado de Imágenes
• Restauración de imágenes
corregir imágenes fuera de foco
• Compresión de la imagen
(transmisión)
• Identificar el ROI.
Procesamiento de Imágenes
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Reconocimiento de Patrones
• Identificar los objetos existentes en una imagen.
Segmentación, filtros,
Identificación de bordes,
Clasificación y reconoci-
miento de Patrones
Imagen 2D patrones
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• Reconocimiento de rostros
• Reconocimiento de celulas
• Reconocimiento de huellas
digitales
• Reconocimiento de placas
Reconocimiento de Patrones
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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 escenaImagen 2D
Datos
geométricos
en 3D
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• 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
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Gráficos por Computadora
• Modelado Geométrico de objetos
Projecciones 3D en 2D
Sombreado,
Texturizado
Animación, Renderización
Datos
Geométricos
en 3DImagen 2D
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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.
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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?
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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?
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Dificultades del Reconocimiento de Patrones
• ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente?
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Dificultades del Reconocimiento de Patrones
• ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer
objetos rápidamente?
¿cuál es macho y cuál es hembra?
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Imposibilidad física
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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
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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
Procesamientode la imagen
Segmento de interésObjetos Reconocidos
Retro-alimentación Imagen Capturada
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Sistema de Visión Artificial
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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.
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Tarea 01
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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.
PresentaciónTodas 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.
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Agradecimiento
Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
Blog del curso:
http://utppdiyva.blogspot.com