Tesis doctoral de Michael Alejandro Villamizar Vergel
La visión por computador y más específicamente el reconocimiento de objetos han demostrado en los últimos años un impresionante progreso que ha llevado a la aparición de nuevas y útiles tecnologías que facilitan nuestras actividades diarias y mejoran ciertos procesos industriales. Actualmente, nosotros podemos encontrar algoritmos para el reconocimiento de objetos en computadores, videocámaras, teléfonos móviles, tablets o sitios web para la realización de ciertas tareas específicas tales como la detección de caras, el reconocimiento de gestos y escenas, la detección de peatones, la realidad aumentada, etc. No obstante, estas aplicaciones siguen siendo problemas abiertos que cada año reciben más atención por parte de la comunidad de visión por computador. Esto se demuestra por el hecho de que cientos de artículos abordando estos problemas son publicados en congresos internacionales y revistas anualmente. Desde una perspectiva general, los trabajos más recientes intentan mejorar el desempeño de clasificadores, hacer frente a nuevos y más desafiantes problemas de detección, y a aumentar la eficiencia computacional de los algoritmos resultantes con el objetivo de ser implementados comercialmente en diversos dispositivos electrónicos. Aunque actualmente, existen enfoques robustos y confiables para la detección de objetos, la mayoría de estos métodos tienen un alto coste computacional que hacen imposible su aplicación en tareas en tiempo real. En particular, el coste computacional y el desempeño de cualquier sistema de reconocimiento está determinado por el tipo de características, método de reconocimiento y la metodología utilizada para localizar los objetos dentro de las imágenes. El principal objetivo de estos métodos es obtener sistemas de detección eficaces pero también eficientes. A través de esta tesis diferentes enfoques son presentados para abordar de manera eficiente y discriminante la detección de objetos en condiciones de imagen diversas y difíciles. Cada uno de los enfoques propuestos ha sido especialmente diseñado y enfocado para la detección de objetos en circunstancias distintas, tales como la categorización de objetos, la detección bajo rotaciones en el plano o la detección de objetos a partir de múltiples vistas. Los métodos propuestos combinan varias ideas y técnicas para la obtención de detectores de objetos que son tanto altamente discriminantes como eficientes. Esto se demuestra experimentalmente en varias bases de datos del estado del arte donde los resultados alcanzados son competitivos al ser contrastados con otros métodos recientes. En concreto, esta tesis estudia y desarrolla características rápidas, algoritmos de aprendizaje, métodos para reducir el coste computacional de los clasificadores y representaciones de imagen integral que permiten un mejor cálculo de las características.
Datos académicos de la tesis doctoral «Efficient approaches for object class detection«
- Título de la tesis: Efficient approaches for object class detection
- Autor: Michael Alejandro Villamizar Vergel
- Universidad: Politécnica de catalunya
- Fecha de lectura de la tesis: 18/09/2012
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Alberto Sanfeliu Cortes
- Tribunal
- Presidente del tribunal: carme Torras genís
- helmut Grabner (vocal)
- franí§ois Fleuret (vocal)
- jordi Vitri? marca (vocal)