Estudio comparativo de atributos de una imagen para el reconocimiento rápido de objetos

Autores
Di Caro, Carlos Alberto; Gelsi, Laura Inés; Barrutia, Sandra; Fernández, Hugo Alberto
Año de publicación
2011
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En el presente trabajo se investiga un método de reconocimiento rápido por procesamiento de imágenes, para el caso particular de objetos planos similares en forma y con diferencias de borde (muescas), mediante un estudio comparativo de descriptores (atributos morfológicos) obtenidos de imágenes color RGB de baja resolución, con el objeto de evaluar la eficiencia de cada descriptor seleccionado frente a este tipo de diferencias entre objetos. Emulando características propias de los seres vivos que poseen la habilidad de reconocer objetos en lapsos muy breves y con poca información, nuestro grupo desarrolló y publicó una técnica que utiliza descriptores de rápida obtención en una estructura de cascada, provenientes de atributos geométricos de la imagen, que permite calcular un índice de similitud entre objetos. Este trabajo permite establecer el orden de cálculo de los estimadores para bajar el tiempo total de reconocimiento de objetos. Asimismo, se incorpora y evalúa un nuevo estimador que denominamos “eclipse”, cuya prestación resultó muy adecuada para distinguir objetos similares en forma pero con contornos con diferencias localizadas. Los resultados obtenidos sugieren que esta técnica puede ser complementada con un programa de “aprendizaje por refuerzos"
This paper investigates a method for rapid recognition by image processing in the particular case of flat objects, which are similar in shape but with edge differences (notch), through a comparative study of descriptors (morphological attributes) obtained from color RGB low resolution images. The aim is to evaluate the efficiency of each descriptor chosen over these kinds of differences between objects. Emulating characteristics of living beings that have the ability to recognize objects in a very short time and with low information, our group developed and published in a previous paper a technique that uses quickly obtained descriptors in a cascade structure, from geometric attributes of the image, which calculates a similarity index between objects. The current work would allow setting the calculus order of estimators to diminish the total time of objects recognition. It also incorporates and evaluates a new estimator that we call "eclipse", whose performance is very adequate to distinguish objects similar in shape but with local edge differences. The obtained results suggest that this technique can be complemented with a program of "reinforcement learning"
Fil: Di Caro, Carlos Alberto. Universidad Tecnológica Nacional - CONICET. Facultad Regional General Pacheco (UTN-FRGP). Buenos Aires Argentina
Fil: Gelsi, Laura Inés. Universidad Tecnológica Nacional - CONICET. Facultad Regional General Pacheco (UTN-FRGP). Buenos Aires Argentina
Fil: Barrutia, Sandra. Universidad Tecnológica Nacional - CONICET. Facultad Regional General Pacheco (UTN-FRGP). Buenos Aires Argentina
Fil: Fernández, Hugo Alberto. Universidad Tecnológica Nacional - CONICET. Facultad Regional General Pacheco (UTN-FRGP). Buenos Aires Argentina
Fuente
An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2011;01(23):88-91
Materia
VISION ARTIFICIAL
DESCRIPTORES
RECONOCIMIENTO DE OBJETOS
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
ARTIFICIAL VISION
DESCRIPTORS
OBJECTS RECOGNITION
IMAGE PROCESSING
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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Acceder
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This paper investigates a method for rapid recognition by image processing in the particular case of flat objects, which are similar in shape but with edge differences (notch), through a comparative study of descriptors (morphological attributes) obtained from color RGB low resolution images. The aim is to evaluate the efficiency of each descriptor chosen over these kinds of differences between objects. Emulating characteristics of living beings that have the ability to recognize objects in a very short time and with low information, our group developed and published in a previous paper a technique that uses quickly obtained descriptors in a cascade structure, from geometric attributes of the image, which calculates a similarity index between objects. The current work would allow setting the calculus order of estimators to diminish the total time of objects recognition. It also incorporates and evaluates a new estimator that we call "eclipse", whose performance is very adequate to distinguish objects similar in shape but with local edge differences. The obtained results suggest that this technique can be complemented with a program of "reinforcement learning"
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