Tesis doctoral de David Guillamet Monfulleda
Durante estos últimos años, ha habido un interés creciente por las técnicas de reconocimiento de objetos basadas en imágenes, donde cada una de ellas se corresponde a una apariencia particular del objeto. Estas técnicas que únicamente usan información de las imágenes son llamadas técnicas basadas en la apariencia y el interés surgido por estas técnicas es debido a su gran éxito para reconocer objetos. Los primeros métodos basados en la apariencia usaban únicamente información global. Aunque los métodos globales han sido usados de forma exitosa en un conjunto muy amplio de aplicaciones basadas en la visión por computador (por ejemplo, reconocimiento de caras, posicionamiento de robots, etc.), Aun hay problemas que no se pueden tratar fácilmente. las conclusiones parciales, los cambios excesivos en la iluminación, fondos complejos, cambios en la escala y diferentes puntos de vista y orientaciones de los objetos aun siguen siendo un gran problema si se deben tratar desde un punto de vista global. En este punto específico es donde los métodos basados en la apariencia local surgieron con el objetivo inicial de reducir el efecto de algunos de estos problemas y proporcionar una representación mucho más rica para ser usada en entornos aun más complejos. comúnmente, los métodos basados en la apariencia local usaban descriptores de alta dimensionalidad para describir las regiones locales de los objetos. luego, el problema de la maldición de la dimensionalidad (curse of dimensionality) puede aparecer y la clasificación de los objetos puede empeorar. En este sentido, un ejemplo típico para aliviar la maldición de la dimensionalidad es el uso de las técnicas basadas en la reducción de la dimensionalidad. de todas las técnicas posibles para la reducción de la dimensionalidad, se pueden usar las transformaciones lineales de datos. Básicamente, nos podemos beneficiar de las transformaicones lineales de datos si la proye
Datos académicos de la tesis doctoral «Statistical local appearance models for object recognition«
- Título de la tesis: Statistical local appearance models for object recognition
- Autor: David Guillamet Monfulleda
- Universidad: Autónoma de barcelona
- Fecha de lectura de la tesis: 11/03/2004
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Jordi VitriÁ Marca
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Juan jose Villanueva pipaón
- antoni Grau soldes (vocal)
- José Luis Alba castro (vocal)
- Manuel Graña romay (vocal)