Modelo de representación y procesamiento de movimiento para diseño de arquitecturas de tiempo real especializadas

  1. Flórez Revuelta, Francisco
Dirigida per:
  1. Juan Manuel García Chamizo Director

Universitat de defensa: Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante

Fecha de defensa: 18 de de desembre de 2001

Tribunal:
  1. Ramón Rizo Aldeguer President
  2. Francisco Maciá Pérez Secretari
  3. Gabriela Andreu García Vocal
  4. Martín Mellado Arteche Vocal
  5. Miguel Cazorla Quevedo Vocal
Departament:
  1. TECNOLOGIA INFORMÀTICA I COMPUTACIÓ

Tipus: Tesi

Teseo: 86425 DIALNET lock_openRUA editor

Resum

La investigación realizada aborda el problema del seguimiento de objetos y análisis del movimiento en escenas, Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación "Sistema de visión para navegación autónoma" (CICYT TAP98-0333-C03-03). El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de un dispositivo de visión artificial para la ayuda a la navegación autónoma. Dado que se plantea la integración del módulo de procesamiento de visión en el dispositivo, es necesario dotar a este útlimo de potencia computacional suficiente para procesar las imágenes a frecuencia de video. Este hecho establece la necesidad de diseñar arquitectura de alto rendimiento, con capacidad de refinamiento de la respuesta en función del tiempo disponible, especializadas para los problemas de visión; todo ello con enfoque de miniaturización y empotrabilidad. Para una mejor comprensión del problema y cómo abordarlo, se han revisado numerosos trabajos relacionados con él y se han considerado los diversos enfoques de la visión activa. Se ha propuesto el empleo de redes neuronales auto-organizativas para la representación de los objetos, por su cualidad de preservadoras de la topología, lo que proporciona el Grafo Preservador de la Topología (GPT). El mismo tiene alta capacidad expresiva, es sencillo de obtener, y resulta robusto. Se aporta, asimismo, una técnica de síntesis de los objetos a partir de dicha representación. Las características que se extraen del GPT simplifican las operaciones de clasificación y reconocimiento posteriores al evitar la alta complejidad de la comparación entre grafos. Como ejemplo de aplciación de la caracterización de los objetos, se propone un problema de clasificación de formas a partir de su contorno. El modelo de caracterización de los objetos permiten refinar la calidad de representación en función del tiempo disponible para su cálculo, de modo que sirva como base para el diseño