PDF superior Procesamiento y reconocimiento de patrones en video digital

Procesamiento y reconocimiento de patrones en video digital

Procesamiento y reconocimiento de patrones en video digital

Debido a la creciente demanda social de este tipo de medio de información, creemos que el campo de aplicación para nuestro desarrollo será muy amplio. Presentamos una figura que muestra nuestra primera aplicación que utiliza una implementación del algoritmo SURF para procesar video.

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Reconocimiento de patrones adaptativo : Aplicaciones en procesamiento de señales

Reconocimiento de patrones adaptativo : Aplicaciones en procesamiento de señales

A continuación se detallan brevemente los avances realizados últimamente. 1.1. Reconocimiento de Objetos en Video Si bien el procesamiento digital de imágenes ha avanzado mucho, este tema aun presenta distintos aspectos a considerar dado que la apariencia visual de un mismo objeto puede variar en función de la distancia, del punto de vista y de la iluminación; incluso, podría ocurrir que se encuentre parcialmente oculto en algunas escenas.

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Reconocimiento de Patrones Adaptativo. Aplicaciones en procesamiento de señales

Reconocimiento de Patrones Adaptativo. Aplicaciones en procesamiento de señales

A continuación se detallan brevemente los avances realizados últimamente. 1.1. Reconocimiento de Objetos en Video Si bien el procesamiento digital de imágenes ha avanzado mucho, este tema aun presenta distintos aspectos a considerar dado que la apariencia visual de un mismo objeto puede variar en función de la distancia, del punto de vista y de la iluminación; incluso, podría ocurrir que se encuentre parcialmente oculto en algunas escenas.

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Procesamiento de imágenes mediante Reconocimiento de Patrones

Procesamiento de imágenes mediante Reconocimiento de Patrones

Objetivo: asignar cada dato a la clase que más ocurre dentro de los K datos previamente etiquetados más próximos. Se definen datos prototipo, previamente etiquetados[r]

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Detección de mentiras mediante reconocimiento de patrones faciales utilizando procesamiento digital de imágenes

Detección de mentiras mediante reconocimiento de patrones faciales utilizando procesamiento digital de imágenes

Paola Andrea Noreña Cardona 1 , Wendy Tatiana Alzate Cardona 2 , Marilyn Quintero Velásquez 3 Resumen: Los patrones son características comunes que se repiten y se utilizan como referentes para realizar análisis o estudios a partir de ellos. En el rostro existen diferentes expresiones comunes que se identifican como patrones faciales y surgen a partir de emociones que se desatan por diferentes situaciones. Algunos expertos en áreas sicológicas aseguran que los patrones faciales ayudan a detectar mentiras de aquellos, que buscan ocultar la realidad en forma parcial o total. Investigadores a través de los años han presentado diferentes técnicas para descubrir la verdad de estas personas. Sin embargo se encuentra que estas técnicas no son confiables, porque se pueden alterar sus resultados por el comportamiento del individuo. Es por esto que se pretende proponer una técnica de detección de mentiras mediante reconocimiento de patrones faciales utilizando procesamiento digital de imágenes, que permita comunicar la veracidad o falsedad mediante las expresiones del rostro.
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SISTEMA DE RECONOCIMIENTO Y CLASIFICACIÓN DE PATRONES BASADO EN PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES Y REDES NEURONALES

SISTEMA DE RECONOCIMIENTO Y CLASIFICACIÓN DE PATRONES BASADO EN PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES Y REDES NEURONALES

A través del presente trabajo, se presenta el diseño y desarrollo de un sistema de reconocimiento y clasificación de patrones basado en procesamiento digital de imágenes y redes neuronales. El sistema cuenta con una faja transportadora para la simulación de una línea de producción. Esto permite ingresar diferentes tipos de piezas u objetos en forma automatizada a un recinto cerrado denominado zona de captura. En este recinto se realizará la adquisición de la imagen cuando el objeto se encuentre posicionado debajo de la cámara (utilizando para ello un sensor proximidad) . Una vez reconocido el objeto (a través de color y parámetros geométricos que son ingresados a una red neuronal para la toma de decisión) el computador enviará una señal de mando al sistema de control del clasificador para posicionar sus recipientes adecuadamente y recibir la pieza reconocida. El sistema está conformado por la faja transportadora, un sistema clasificador con 3 recipientes, un soporte para la cámara digital y el sensor de proximidad, además del recinto que permite aislar la zona de captura de la luminancia variable del medio ambiente.
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Software automático de reconocimiento de patrones para la discriminación de granos de arroz pulido basado en procesamiento digital de imágenes

Software automático de reconocimiento de patrones para la discriminación de granos de arroz pulido basado en procesamiento digital de imágenes

2.1.3. Detección del Bacilo Mycobacterium Tuberculosis mediante reconocimiento de patrones (Romo, Ramírez, & Valdivieso, 2007), presentan una forma de automatizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis mediante un algoritmo basado en wavelets de reconocimiento de patrones morfológico y estadístico a través del procesamiento digital de imágenes, que permite aislar y cuantificar los bacilos en imágenes fotográficas de muestras de esputo que previamente fueron sometidas a un procesamiento digital para eliminar el ruido y resaltar características importantes. Todo esto para facilitar la interpretación de información por parte del software. Con esto se consigue emitir un diagnóstico automático y rápido del grado de infección o severidad de la infección con un alto grado de confiabilidad.
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Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos

Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos

En el último tiempo, se ha comenzado a estudiar la posibilidad de incorporar estos resultados al análisis de videos. Se espera poder contribuir al diseño y desarrollo de nuevas estrategias adaptativas aplicables al análisis la escena. Interesa especialmente investigar aquellas estrategias que permitan reconocer automáticamente la estructura de la escena, las actividades y los patrones de movimiento con el objetivo de cambiar el seguimiento de objetos de bajo nivel por el análisis de eventos de alto nivel y la detección de situaciones anómalas.
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Aprendizaje Automático aplicado a Reconocimiento de Patrones en Video y Minería de Datos

Aprendizaje Automático aplicado a Reconocimiento de Patrones en Video y Minería de Datos

En el último tiempo, se ha comenzado a estudiar la posibilidad de incorporar estos resultados al análisis de videos. Se espera poder contribuir al diseño y desarrollo de nuevas estrategias adaptativas aplicables al análisis la escena. Interesa especialmente investigar aquellas estrategias que permitan reconocer automáticamente la estructura de la escena, las actividades y los patrones de movimiento con el objetivo de cambiar el seguimiento de objetos de bajo nivel por el análisis de eventos de alto nivel y la detección de situaciones anómalas.
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Framework multiplataforma para procesamiento de imagenes y reconocimiento de patrones basado en HTML5

Framework multiplataforma para procesamiento de imagenes y reconocimiento de patrones basado en HTML5

INTRODUCCIÓN Un Framework es una capa intermedia de desarrollo, soluciona problemas de implementación de procesos primarios para así simplificar el objetivo principal de un proyecto de programación. En particular sobre proyectos de procesamiento de imágenes y patrones sobre entornos diferentes plataformas operativas. La implementación basada en WebApp y HTML5 nos permitirá la ejecución sobre los diferentes sistemas operativos y dispositivos como Smartphones, Tablets, Laptops y Desktop PC, pues el único software que requiere es un browser (navegador) que soporte el estándar HTML5. La implementación del proyecto final puede realizarse en PHP, HTML, JSP o cualquier otro lenguaje del lado del servidor o el uso de DOM Ajax de ser necesario, al finalizar y publicar este se ejecutará sin muchos problemas más que de adaptación a las dimensiones del dispositivo.
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RECONOCIMIENTO DE EMOCIONES EMPLEANDO PROCESAMIENTO DIGITAL DE LA SEÑAL DE VOZ

RECONOCIMIENTO DE EMOCIONES EMPLEANDO PROCESAMIENTO DIGITAL DE LA SEÑAL DE VOZ

Fig 6. Diagrama general de caracterización 2.3.3 Validación de resultados Los resultados de clasificación y reconocimiento pueden verse afectados por la falta de cuidado en el diseño de los experimentos. Con el fin de garantizar la validez estadística de los resultados, se emplea el método de validación cruzada leave−one−out, en el cual se emplea una sola muestra de todo el conjunto muestral como dato de validación y las muestras restantes como datos de entrenamiento. Este procedimiento se repite de tal manera que todas las muestras del espacio inicial sean empleadas como datos de validación una única vez. Los datos de validación y entrenamiento son llevados a un clasificador Bayesiano lineal donde se obtiene un porcentaje de acierto.
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Procesamiento de video utilizando Apache Hadoop con OpenCV y JavaCV para reconocimiento facial

Procesamiento de video utilizando Apache Hadoop con OpenCV y JavaCV para reconocimiento facial

Resumen — El presente artículo propone una solución informática de bajo coste, que permite realizar análisis de video para la identificación de personas haciendo uso de tecnología open source como Apache Hadoop y las librerías OpenCV y JavaCV. Estas herramientas permitirán el análisis, detección y reconocimiento facial, desde los videos alojados en una base de datos, alimentada no solo por las cámaras del ECU-911, sino también por todas las que se encuentran instaladas en establecimientos públicos y privados del país. La rapidez para procesar este gran volumen de información dependerá de los nodos implementados para ejecutar el MapReduce. Además, se indican los campos de aplicación para este sistema interconectado de video-vigilancia.
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Reconocimiento de Patrones

Reconocimiento de Patrones

Escriba una funci´ on de Matlab/Octave que cargue todas las se˜ nales cor- respondientes a una condici´ on o clase dada (e.g., Z o S), que calcule sus vectores de rasgos y los devuelva c[r]

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TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES APLICADOS AL RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DE ROSTROS

TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES APLICADOS AL RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DE ROSTROS

La amplia variedad de técnicas aplicadas al reconocimiento automático de rostros sobre imágenes digitales hace difícil la elección de los métodos a implementar en la industria del software el presente buscó exponer las principales técnicas de reconocimiento de rostros. Se evidencio que en todos los trabajos realizados se trató de reducir la variación del ruidos controlando principalmente la iluminación para hacerlas más robustas a pequeñas variaciones. Las primeras propuestas (Face Recognition Using Eigenface, Face Recognition using Discriminat Eigenvector y Two dimensional PCA) enfrentaron el problema de reconocimiento de rostros de forma holística tomando el 100% de las imágenes sin filtrar características locales. Las siguientes propuestas realizaron un refinamiento en la extracción de características mediante kernels aplicados principalmente a la iluminación (Two dimensional PCA). Las propuestas basadas en características locales (Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching) buscan extraer puntos representativos del rostro y construir vectores de características por cada punto a continuación ante una nueva imagen mediante métodos iterativos buscan ajustar los nuevos modelos obtenidos a los almacenados y realizar un cálculo de distancia estos modelos los hacen invariantes a oclusiones y gesticulación de los rostros pero no es robusta a la variación de la iluminación. Otro tipo de propuesta busca combinar las características locales mediante la localización de puntos característicos utilizando filtros, para posteriormente utilizar el PCA y reducir los ruidos producidos por la variación de la luz, finalmente la etapa de clasificación es realizada mediante SVM (Face Recognition Approach Using Gabor Wavelets, PCA, and SVM). La elección y construcción de las base de datos en los artículos tratados en el presente no fueron muy variadas ni probadas en situaciones reales por lo que no se puede concluir que tengan el mismo rendimiento sobre aplicaciones reales. Se puede evidenciar también que es necesaria garantizar la calidad de las características extraídas para la posterior clasificación de las imágenes de rostros para hacer factible una mejor clasificación. Con respecto a la etapa de clasificación se presentaron los basados en distancias y uno basado en SVM.
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Procesamiento digital de imágenes para el reconocimiento automático de constelaciones de modulaciones digitales

Procesamiento digital de imágenes para el reconocimiento automático de constelaciones de modulaciones digitales

Uno de los campos que se ha investigado y explotado desde hace m´as de medio siglo y que ha permeado cada uno de los c´ırculos de las personas, de manera directa o indirecta, es el Procesamiento Digital de Im´agenes. Por medio de este se han logrado hacer desarrollos a nivel m´edico en la telemedicina, tratando y haciendo ex´amenes con informaci´on a distancia de pacientes con escasas posibilidades de movilizarse hasta un centro m´edico; el reconocimiento facial [5, 6], detecci´on de placas [7, 8], detecci´on de movimientos [9] entre otros aspectos en el campo de la seguridad y la comunicaci´on. En sus comienzos fue un trabajo que tomaba tiempo e inversiones grandes de dinero, pero con el tiempo, gracias al desarrollo de sistemas de computaci´on menos costosos y a los avances e investigaciones que se dieron en este campo, la tecnolog´ıa fue cada vez m´as asequible a las personas que con sus conocimientos pudieron llegar a contribuir a lo que hoy se conoce.
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Reconocimiento de placas de rodaje en automóviles, mediante el procesamiento digital de imágenes

Reconocimiento de placas de rodaje en automóviles, mediante el procesamiento digital de imágenes

proin 61 2017 ecip Pa ci! 2016 UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANN VICERRECTORADO ACAD?MICO FACULTAD DE CIENCIAS o E 15, 4ortt INFORME FINAL DE INVESTIGACI?N TITULADO "RECONOCIMIENTO DE PLACAS[.]

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Detección de carcinomas en las imágenes de mamografía mediante tecnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones

Detección de carcinomas en las imágenes de mamografía mediante tecnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones

7.5.4 RESUMEN La selección de características y etiqueteamiento de probables señales conforme al protocolo B)RADS malignas o benignas son muy notables por el descriptor del tamaño, y esta medición se basa en el área de las señales etiquetadas, pero no es suficiente esta información para discriminar y clasificarlas como benignas y malignas, por ello la conformación del vector de características basado en técnicas de magnitudes geométricas o formas morfológicas de cada objeto etiquetado nos permiten en la etapa del clasificador realmente seleccionar si estas corresponden a los requisitos del protocolo B)RADS: circularidad, formas irregular, solidez. En la base de referenciamiento M)AS solo manifiesta que las imágenes son benignas o malignas, pero en la realidad las imágenes son conformaciones de carcinomas benignos, malignos tanto de tamaños pequeños calcificaciones , grandes o masas tumorales en el procesamiento de las imágenes observamos cómo se presentan las combinaciones de estas señales que el sistema detectara y etiquetea pero solo el especialista considerara cual debe ser el diagnóstico medico.
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II TALLER DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES. Lugar y Fecha. Antecedentes y objetivos

II TALLER DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES. Lugar y Fecha. Antecedentes y objetivos

El Centro de Investigación en Matemáticas, CIMAT, Guanajuato, el Cuerpo Académico de Computación y Electrónica y el Centro de Investigación en Procesamiento de Señales pertenecientes al Centro Universitario de los Valles invita a los estudiantes de nivel licenciatura de la Universidad de Guadalajara, en las orientaciones de Tecnologías de la información, Mecatrónica, Electrónica y Computación, así como Instrumentación Electrónica y Nanosensores, a participar en el II Taller de Procesamiento de imágenes y Reconocimiento de Patrones a desarrollarse de acuerdo a la siguiente convocatoria:
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II TALLER DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES. Lugar y Fecha. Antecedentes y objetivos

II TALLER DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES. Lugar y Fecha. Antecedentes y objetivos

El Centro de Investigación en Matemáticas, CIMAT, Guanajuato, el Cuerpo Académico de Computación y Electrónica y el Centro de Investigación en Procesamiento de Señales pertenecientes al Centro Universitario de los Valles invita a los estudiantes de nivel licenciatura de la Universidad de Guadalajara, en las orientaciones de Tecnologías de la información, Mecatrónica, Electrónica y Computación, así como Instrumentación Electrónica y Nanosensores, a participar en el II Taller de Procesamiento de imágenes y Reconocimiento de Patrones a desarrollarse de acuerdo a la siguiente convocatoria:
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Del reconocimiento de patrones a la generalización

Del reconocimiento de patrones a la generalización

Resumen. En este artículo se dan a conocer una serie de dificultades algebraicas que presentan los estudiantes de nivel medio superior cuando se enfrentan a situaciones de identificación de patrones, así como para construir expresiones algebraicas que representen un proceso de generalización. En el estudio participaron alumnos de diferentes semestres de bachillerato tecnológico, quienes ya habían aprobado el primer curso de algebra elemental, el cual habían recibido durante el primer semestre de su plan de estudios. Los resultados ponen de manifiesto en alto porcentaje, la idea que tienen los alumnos de siempre representar lo que debería ser una expresión general como una expresión particular. Por otro lado es persistente la incoherencia existente entre un patrón hallado y su respectiva expresión simbólica.
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