Visión Artificial - Historial de revisiones

Mayte ciget.cfg: /* Antecedentes */

2013-06-20T17:39:00Z

‎Antecedentes

Nancy cmg.jc en 20:22 13 may 2011

2011-05-13T20:22:19Z

Arlety idict en 22:43 18 oct 2010

2010-10-18T22:43:55Z

Berta delfos en 15:04 4 may 2010

2010-05-04T15:04:32Z

Kenia idict en 14:31 15 mar 2010

2010-03-15T14:31:49Z

Mostrar los cambios

Carlos idict en 19:49 9 mar 2010

2010-03-09T19:49:40Z

Moises cedai en 19:30 9 mar 2010

2010-03-09T19:30:48Z

Moises cedai en 17:28 9 mar 2010

2010-03-09T17:28:41Z

Moises cedai en 17:19 9 mar 2010

2010-03-09T17:19:07Z

Moises cedai en 16:40 9 mar 2010

2010-03-09T16:40:27Z

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 == Antecedentes  ==
-Dentro de los hitos más relevantes, en el modelado de la percepción visual, podemos mencionar los estudios de [[Kepler]] sobre el análisis geométrico de la formación de la imagen en el ojo, las apreciaciones de [[Newton]] sobre visión en color, [[Helmhotz]] ([[1910]]) sobre óptica fisiológica y [[Wertheimer]] ([[1912]]) sobre el movimiento aparente de agrupaciones de puntos o campos. Estos trabajos, unidos a otros, han establecido las bases de las actuales teorías de percepción visual.
+Dentro de los hitos más relevantes, en el modelado de la percepción visual, podemos mencionar los estudios de [[Johannes Kepler|Kepler]] sobre el análisis geométrico de la formación de la imagen en el ojo, las apreciaciones de [[Newton]] sobre visión en color, [[Helmhotz]] ([[1910]]) sobre óptica fisiológica y [[Wertheimer]] ([[1912]]) sobre el movimiento aparente de agrupaciones de puntos o campos. Estos trabajos, unidos a otros, han establecido las bases de las actuales teorías de percepción visual.
 Muchos concuerdan en que el primer gran paso se logró a principio del [[Siglo XX]] con la aparición de la escuela de psicología de la Gelstat basada, principalmente, en los trabajos de Wertheimer. Esta escuela tuvo, dentro de sus resultados más relevantes, el establecer criterios que planteaban que características como la similaridad, homogeneidad, cercanía, etc, eran suficientes para tratar de explicar las propiedades de los mecanismos psicofísicos de la visión humana. Pero, esta aproximación con criterios tan globales se perdió años más tarde al no poder dar respuesta a nuevos interrogantes dentro del proceso de percepción visual.
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 Los estudios realizados por los países de Europa no se quedaron detrás cabe destacar la investigación desarrollada, durante los años setenta, por los profesores G. Matheron y J. Serra de la École National Supérieure des Mines de [[París]] ([[Francia]]) el cual ofreció aportes a la geometría integral y el cálculo de probabilidades para la caracterización y medición de formas, esta metodología se denomina Morfología Matemática y ha tenido sus principales áreas de aplicación en los campos de la geología, la biología y la medicina.
 A partir de este momento se observar el comienzo de cierta especialización en las técnicas existentes. Así, comienzan a aparecer los conceptos de técnicas para el procesamiento de imágenes digitales como el conjunto de todas aquellas técnicas asociadas a la captura, codificación y representación de las imágenes que no introducen sobre las mismas ningún tipo de interpretación, y técnicas para el análisis de imágenes digitales, técnicas de visión por computadora o visión mediante robot como acepciones que se refieren a aquellas técnicas que tratan de extraer la información presente en la imagen con el fin de hacer una interpretación de las escena representada por dicha imagen.
 == Sistema de Visión Humano  ==

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−	{{~~Aplicación~~\|nombre=Visión Artificial\|~~logo~~=Vision_artificial.JPG\|~~descripcion~~=Visión por Computadora\|creador=\|fecha_de_creacion=\|sitio_web=}}'''Visión Artificial'''. Conocida como "Visión por Computadora". Conjunto de todas aquellas técnicas y modelos que nos permiten la adquisición, procesamiento, análisis y explicación de cualquier tipo de información espacial del mundo real obtenida a través de imágenes digitales.	+	{{Ficha Software
		+	\|nombre=Visión Artificial\|imagen=Vision_artificial.JPG\|descripción=Visión por Computadora\|creador=\|fecha_de_creacion=\|sitio_web=}}'''Visión Artificial'''. Conocida como "Visión por Computadora". Conjunto de todas aquellas técnicas y modelos que nos permiten la adquisición, procesamiento, análisis y explicación de cualquier tipo de información espacial del mundo real obtenida a través de imágenes digitales.

	== Otras Definiciones ==		== Otras Definiciones ==

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 Una vez que tenemos conocimiento de la composición de la señal a analizar podemos pasar al estudio del sensor que debe captar la información. En el caso de nuestro sistema de visión, el ojo se perfila como nuestro sensor del espectro visible. El ojo es casi una esfera de unos 20mm de diámetro, formada por un conjunto de membranas denominadas cornea, esclera, coroide y retina. La cornea y la esclera, constituyen las envolturas externas anterior y posterior del ojo respectivamente. La capa coroidal además de alimentar el ojo a través de sus vasos sanguíneos, tiene la misión de absolver las luces extrañas que entran el ojo así como de amortiguar el efecto de dispersión de la luz dentro del globo ocular. El iris o diafragma esta situado en la parte anterior del coroide, y tiene como misión controlar la cantidad de luz que entra en el ojo. Para ello, la pupila o parte central del iris puede cambiar de tamaño en función de la luminosidad incidente desde 2mm a 8mm de diámetro.
-[[Image:Ojo.JPG|frame|right|361x212px|Esquema descriptor del ojo humano]]&nbsp;
+[[Image:Ojo.JPG|frame|right|361x212px]]&nbsp;
 La lente del ojo esta formada por capas concéntricas de células fibrosas y esta sujeta al coroide a través de fibras, esta compuesta principalmente por agua (60%-70%), grasa 6% y proteínas. En la lente se absorbe cerca del 8% del espectro de luz visible así como una gran proporción de luz infrarroja y ultravioleta.
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 Helmhotz en su libro Handbook of Physiological Optics publicado a mediados del siglo pasado expresó que cada imagen es una imagen de algo sólo para aquel que conoce como leerla, y que está capacitado con la ayuda de la imagen a formar una idea de la cosa. Esta afirmación nos muestra que el sistema visual humano no realiza inferencias precisas y exactas basadas en la física de la formación de imágenes en el ojo, sino que el sistema visual invoca reglas que se obtienen y están dirigidas por la experiencia previa del individuo y tal vez por la especie.
-Como se pudo apreciar nuestro sistema de visión ha evolucionado y presenta sistemas de adaptación increíbles a los cambios de iluminación entre otras de sus fortalezas, sin embargo también presenta debilidades que no deben ser tomadas en cuenta a la hora de realizar un sistema que lo simule.
+Como se pudo apreciar nuestro sistema de visión ha evolucionado y presenta sistemas de adaptación increíbles a los cambios de iluminación entre otras de sus fortalezas, sin embargo también presenta debilidades que no deben ser tomadas en cuenta a la hora de realizar un sistema que lo simule. (Véase relacionado [[Blefaritis]])
 == Sistema de Visión Artificial  ==

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 == Sistema de Visión Humano  ==
-¿Porqué no realizar un modelado perfecto del sistema de visión humano e implementarlo en una computadora?. La respuesta no es sencilla, gran cantidad de estudios demuestran claramente que nuestro sistema visual lejos de ser perfecto contiene una serie de irregularidades que no deben ser modeladas para lograr un sistema artificial que supere al humano. No existe ninguna razón para modelar los errores de nuestro sistema.
+¿Por qué no realizar un modelado perfecto del sistema de visión humano e implementarlo en una computadora?. La respuesta no es sencilla, gran cantidad de estudios demuestran claramente que nuestro sistema visual lejos de ser perfecto contiene una serie de irregularidades que no deben ser modeladas para lograr un sistema artificial que supere al humano. No existe ninguna razón para modelar los errores de nuestro sistema.
 Para realizar un bosquejo de la argumentación anterior realizaremos un estudio de nuestro sistema de visión y observaremos los puntos débiles y sus fortalezas.

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-{{Desarrollo}}
+{{Aplicación|nombre=Visión Artificial|logo=|descripcion=|creador=|fecha_de_creacion=|sitio_web=}}
+{{Desarrollo}}'''Visión Artificial''' ,también conocida como ''Visión por Computadora.''&nbsp; Conjunto de todas aquellas técnicas y modelos que nos permitan la adquisición, procesamiento, análisis y explicación de cualquier tipo de información espacial del mundo real obtenida a través de imágenes digitales.
 == Otras Definiciones  ==
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 Una vez que tenemos conocimiento de la composición de la señal a analizar podemos pasar al estudio del sensor que debe captar la información. En el caso de nuestro sistema de visión, el ojo se perfila como nuestro sensor del espectro visible.&nbsp;El ojo es casi una esfera de unos 20mm de diámetro, formada por un conjunto de membranas denominadas cornea, esclera, coroide y retina. La cornea y la esclera, constituyen las envolturas externas anterior y posterior del ojo respectivamente. La capa coroidal además de alimentar el ojo a través de sus vasos sanguíneos, tiene la misión de absolver las luces extrañas que entran el ojo así como de amortiguar el efecto de dispersión de la luz dentro del globo ocular. El iris o diafragma esta situado en la parte anterior del coroide, y tiene como misión controlar la cantidad de luz que entra en el ojo. Para ello, la pupila o parte central del iris puede cambiar de tamaño en función de la luminosidad incidente desde 2mm a 8mm de diámetro. <br>
-[[Image:Ojo.JPG|frame|right|377x277px|Esquema descriptor del ojo humano]]&nbsp;
+[[Image:Ojo.JPG|frame|right|666x384px|Esquema descriptor del ojo humano]]&nbsp;
 La lente del ojo esta formada por capas concéntricas de células fibrosas y esta sujeta al coroide a través de fibras, esta compuesta principalmente por agua (60%-70%), grasa 6% y proteínas. En la lente se absorbe cerca del 8% del espectro de luz visible así como una gran proporción de luz infrarroja y ultravioleta. <br>La membrana más interna del ojo es la retina que cubre toda la pared interna del ojo. Cuando la luz llega al ojo la imagen que transporta se forma en la retina por la sensibilización de dos clases de receptores: los bastones y los conos. <br>El número de conos existentes en un ojo esta entre 6-7 millones y su situación dentro del ojo se concentra alrededor de un punto llamado fóvea.
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 Helmhotz en su libro Handbook of Physiological Optics publicado a mediados del siglo pasado expresó que cada imagen es una imagen de algo sólo para aquel que conoce como leerla, y que está capacitado con la ayuda de la imagen a formar una idea de la cosa. <br>Esta afirmación nos muestra que el sistema visual humano no realiza inferencias precisas y exactas basadas en la física de la formación de imágenes en el ojo, sino que el sistema visual invoca reglas que se obtienen y están dirigidas por la experiencia previa del individuo y tal vez por la especie. <br>Como se pudo apreciar nuestro sistema de visión ha evolucionado y presenta sistemas de adaptación increíbles a los cambios de iluminación entre otras de sus fortalezas, sin embargo también presenta debilidades que no deben ser tomadas en cuenta a la hora de realizar un sistema que lo simule.<br>
-== Sistema de Visión Artificial [[Image:SistemaVisionArtificial.jpg|frame|right|393x237px|Componentes de un Sistema de Visión Artificial]]  ==
+== Sistema de Visión Artificial [[Image:SistemaVisionArtificial.jpg|frame|right|533x340px|Componentes de un Sistema de Visión Artificial]]  ==
 La necesidad de ver artificialmente evoluciona a medida que el ser humano es capaz de estudiar su propio cuerpo y demostrar que cerca del 60% de la corteza cerebral del hombre se dedica a procesar la información visual.<br>Los sistemas de visión artificial han evolucionado poco a poco a medida que la tecnología ha evolucionado y ha permitido la creación de sensores, computadoras y algoritmos de procesamiento más potentes.<br>
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 === Análisis de Imágenes Digitales.  ===
-Una vez captada la imagen por el sensor y transmitida al dispositivo donde será procesada, el paso siguiente es realizar la extracción de la información explícita que encierra dicha imagen, por ejemplo posición de los objetos, forma, textura etc.<br>
+Una vez captada la imagen por el sensor y transmitida al dispositivo donde será procesada, el paso siguiente es realizar la extracción de la información explícita que encierra dicha imagen, por ejemplo posición de los objetos, forma, textura etc.<br>Las técnicas utilizadas para realizar la extracción de esta información se dividen en cuatro grupos fundamentales:
 #Preprocesado.
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 ==== Preprocesado  ====
-Este grupo de funciones se especializa en realizarle mejoras a la imagen captada, es decir resalta un sin número de características que conllevan a elevar la calidad de la imagen a la hora de ser analizada.
+Este grupo de funciones se especializa en realizarle mejoras a la imagen captada, es decir resalta un sin número de características que conllevan a elevar la calidad de la imagen a la hora de ser analizada. Dentro de las funciones más comunes se encuentra la eliminación del ruido, el cambio de contraste y brillo, las transformaciones geométricas dentro de otras.<br>
 ==== Segmentación [[Image:SegmentacionInmagenes.jpg|frame|right]]  ====
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 ==== Descripción  ====
-Estas técnicas se basan en extraer, del ente a estudiar, las características que lo diferencian de los demás. Para realizar esta extracción de características es necesario realizar un estudio del objeto a analizar y extraer con cuidado las características invariantes que posea. Éstas  deben ser, generalmente, independientes a rotaciones, escalamientos corrimientos de dicho objeto. Dentro de estas características podemos mencionar, área perímetro, circularidad, patrones de texturas, rasgos de formas, etc.<br>
+Estas técnicas se basan en extraer, del ente a estudiar, las características que lo diferencian de los demás. Para realizar esta extracción de características es necesario realizar un estudio del objeto a analizar y extraer con cuidado las características invariantes que posea. Éstas deben ser, generalmente, independientes a rotaciones, escalamientos corrimientos de dicho objeto. Dentro de estas características podemos mencionar, área perímetro, circularidad, patrones de texturas, rasgos de formas, etc.<br>
 ==== Reconocimiento<br> ====
-Una vez obtenidas las características que describen el objeto a estudiar, se pasa al reconocimiento del mismo, esto no es más que la clasificación, utilizando cualquier técnica conocida, llámese inteligencia artificial, búsquedas deductivas en base de datos, comparación con patrones etc.<br>
+Una vez obtenidas las características que describen el objeto a estudiar, se pasa al reconocimiento del mismo, esto no es más que la clasificación, utilizando cualquier técnica conocida, llámese inteligencia artificial, búsquedas deductivas en base de datos, comparación con patrones etc.<br>Dentro de las técnicas más utilizadas se encuentra la utilización de redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos y métodos estadísticos avanzados.<br>
-== Aplicaciones ==
+== Aplicaciones  ==
-* Robótica
+*Robótica
-** [[Control Servo visual]]
+**[[Control Servo visual]]
-** [[Robots móviles]]
+**[[Robots móviles]]
 *Control de Calidad
-** Sistemas de Inspección Visual
+**Sistemas de Inspección Visual
-* Sistemas de Seguridad
+*Sistemas de Seguridad
-** [[Detección de Movimiento]]
+**[[Detección de Movimiento]]
-** [[Detección de Instrusos]]
+**[[Detección de Instrusos]]
 == Grupos de Investigación en Cuba<br> ==
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 *Grupo de Automatización, Robótica Persepción (GARP), Facultad de Ingeniería Eléctrica, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas<br>
 == Fuentes  ==
-http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Contents.html (Delft University, Image Processing Fundamentals, Internet Tutorial)<br>
+http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Contents.html (Delft University, Image Processing Fundamentals, Internet Tutorial)<br>http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/ (On-Line Compendium of Computer Vision)<br>http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/ (An interactive image processing course)
 <br>
 [[Category:Sistemas_Automatizados]]

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-=== &nbsp;Análisis de Imágenes Digitales.  ===
+=== Análisis de Imágenes Digitales.  ===
 Una vez captada la imagen por el sensor y transmitida al dispositivo donde será procesada, el paso siguiente es realizar la extracción de la información explícita que encierra dicha imagen, por ejemplo posición de los objetos, forma, textura etc.<br>
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 [http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Contents.html Delft University, Image Processing Fundamentals, Internet Tutorial]<br>
-[http://bucanero.ugr.es/wwwcurso/ccordoba/ccordoba.html Fundamentos del tratamiento de imágenes: Visión por Computador, Pérez. N.]<br>
+[http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/ On-Line Compendium of Computer Vision]<br>
 <br>
 [[Category:Sistemas_Automatizados]]