Reconocimiento de figuras - algoritmos

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 8 (1927 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 5 de marzo de 2012
Leer documento completo
Vista previa del texto
Algoritmos para el análisis de formas y reconocimiento de patrones bitonales
Una implementación en sintaxis de Processing (Java) Autor: Emiliano Causa e_causa@yahoo.com.ar , www.biopus.com.ar , www.emiliano-causa.com.ar

Palabras claves
Análisis de formas, reconocimiento de patrones bitonales, captura de movimiento, visión artificial

Resumen
En este trabajo se plantearán los algoritmos deanálisis de formas bitonales, con el fin de poder discriminar objetos que se mueven en forma independiente, en los procesos de captura de movimiento por substracción de video. Este algoritmo intenta solucionar los problemas más comunes que surgen en este tipo de captura de movimiento cuando se enfrenta a situaciones en las que existen más de un objeto moviéndose en forma independiente. Con el finde estudiar dicho algoritmo, se profundizará en cada una de las etapas necesarias para llevar a cabo el algoritmo, particularmente los algoritmos necesarios para analizar las sub-regiones y regiones de la imagen, así como su grado de vecindad, inclusiones y niveles.

1. Introducción
Los algoritmos de “análisis de forma” que se tratarán en este texto fueron desarrollados por el autor con el finde poder discriminar ciertas características de las formas en las imágenes bitonales.

1.1.

Captura de movimiento por substracción de video y el problema de los

objetos independientes
Los procesos de captura de movimiento por substracción de video, devuelven imágenes bitonales que representan, en blanco, al sujeto del movimiento (lo que se está moviendo), y en negro, a lo que seencuentra quieto. En las situaciones en donde existe un único objeto en movimiento, el cálculo de posición que el algoritmo de captura de movimiento (tratado en mi anterior trabajo “Algoritmos de captura óptica de movimiento por substracción de video”), resulta preciso, pero cuando existe más de un objeto en movimiento (como ocurre con dos personas caminando frente a la cámara), dichos cálculos dejan deser correctos. Esto sucede por que este tipo de algoritmo toma todo lo que se mueve como una unidad, es decir, no puede discriminar entre diferentes objetos que se mueven en

1

forma independientes unos de otros. La principal dificultad para esta discriminación consiste en que el algoritmo sólo separa píxeles pertenecientes al movimiento de los que no pertenecen, sin embargo, no existe unadiferenciación con respecto a cuál objeto genera ese movimiento.

Figura 1: captura del movimiento mediante substracción de video. La imagen de la izquierda es el fondo, la de la derecha es un fotograma de la escena actual y debajo el resultado de la captura de movimiento.

Este tipo de captura de movimiento toma como posición del movimiento, al promedio de la posición de los píxeles del área demovimiento (los píxeles blancos). En la figura 1 se puede ver que la posición que devuelve el algoritmo de captura de movimiento (indicado en la imagen por una cruz roja) es correcto y representa (a groso modo) la posición central de la mano. En la figura 2 se pueden ver dos manos que se mueven en forma independiente, la figura del extremo superior derecho (las manos blancas) muestra que elcálculo de posición (cruz roja) no es el adecuado, dado que no es la posición de ninguna de las dos manos, sino el centro de las dos manos tomados como una mancha indiscriminada, en cambio, en la parte inferior se puede ver lo que debería ser un correcto cálculo de posiciones (cruces verdes sobre manos rojas). Este tipo de análisis, sólo se puede realizar mediante una correcta discriminación de lospíxeles que pertenecen a una mano con respecto a los de la otra.
Figura 2: captura del movimiento de dos objetos separados. Arriba izquierda: imagen original. Arriba derecha: captura de movimiento sin análisis de forma. Abajo: captura de movimiento con análisis de forma

2

1.2.

Captura de regiones cerradas

Más allá de resolver el problema de los “objetos independientes”, el algoritmo...
tracking img