RECONOCIMIENTO DE FORMAS Y VISION POR COMPUTADORA

Objetivo:

El proporcionar al educando las herramientas para el planteamiento y solución de problemas relacionados con el modelado y reconocimiento de objetos. Al final el estudiante será capaz de diseñar un sistema para el reconocimiento automático de objetos sencillos y medianamente complicados usando ya sea imágenes de los objetos mismos o imágenes o invariantes.

Contenido:

1.- Introducción

1.1. ¿La visión por computadora, que es?

1.2. Relación con otras disciplinas

1.3. Problemas

1.4. Un sistema para el Reconocimiento Automático de Objetos (SRAO) y sus módulos

1.4.1. Entrenamiento

1.4.1.1. Adquisición de imagen

1.4.1.2. Acondicionado o pre-tratamiento de imágenes

1.4.1.3. Segmentación de la imagen

1.4.1.4. Extracción de características

1.4.1.5. Entrenamiento del sistema

1.4.2. Prueba del sistema

1.4.2.1. Adquisición de imagen

1.4.2.2. Acondicionado o pre-tratamiento de la imagen

1.4.2.3. Segmentación de la imagen

1.4.2.4. Extracción de características

1.4.2.5. Generación de hipótesis

1.4.2.6. Verificación de las hipótesis

 

2. Conceptos básicos

2.1. Introducción

2.2. Conceptos básicos sobre óptica y geometría de imágenes

 

3. Acondicionado inicial

3.1. Introducción

3.2. Filtrado de una imagen en el dominio espacial

3.2.1. Filtros lineales

3.2.2. Filtros no lineales

3.3. Operaciones aritméticas

3.4. Operaciones lógicas

3.5. La transformada distancia

3.6 Operaciones morfológicas

3.7 Filtrado depurativo de contorno

 

4. Segmentación de imágenes

4.1. Introducción

4.2. Formulación del problema de segmentación

4.3. Segmentación de imágenes por umbralado

4.3.1. Umbralización global manual

4.3.2. Umbralización automática

4.4. Segmentación por etiquetado

 

5.- Extracción de rasgos visuales y descripción

5.1. Indices visuales

5.1.1. Bordes y su detección

5.1.2. Lineas y su detección

5.1.3. Esquinas y vértices y su detección

5.2. Rasgos imagen descriptores

5.2.1. ¿Qué es un rasgo descriptor?

5.2.2 Propiedades deseables de un rasgo

5.2.3. Rasgos globales y locales

5.2.4. Rasgos geométricos

5.2.5. Rasgos topológicos

6. Introducción al reconocimiento de objetos

6.1. Introducción

6.1.1. Patrones y clases de patrones

6.1.2. Principios del funcionamiento de un sistema de reconocimiento automático de objetos (SRAO)

6.1.3. Etapas del diseño de un SRAO

6.2. Clasificadores estadísticos para el reconocimiento de objetos

6.2.1. El correlacionador

6.2.2. El clasificador de distancia mínima

6.2.3. El clasificador bayesiano

6.2.4. Clasificador de mahalanobis

6.3 Redes neuronales artificiales para el reconocimiento de objetos

6.4. Memorias asociativas

BIBLIOGRAFIA

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