1. Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(PS02)
Sesión: 1
Introducción a la Visión Artificial
Ing. José C. Benítez P.

2. Sesión 1. Introducción a la Visión Artificial
Visión Artificial
Dificultades de la Visión Artificial
Aplicaciones de la Visión Artificial
Sistema de Visión Artificial
Libros
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3. Esquema del curso
Operaciones Operaciones
Punto Morfológicas
Introducción a
Representación Extracción de
la Visión
de la Imagen características
Artificial
Filtros Segmentación
Reconocimiento
de Patrones
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4. Tabla de Contenido
• Visión Artificial
• Dificultades de la Visión Artificial
• Aplicaciones de la Visión Artificial
• Sistema de Visión Artificial
• Libros
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5. Objetivos
1. Presentar los conceptos básicos de la visión artificial
2. Identificar la líneas de investigación de la visión artificial
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6. VISIÓN ARTIFICIAL
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7. Inteligencia Artificial
• La inteligencia artificial es una
ciencia que intenta crear
programas para máquinas que
imiten el comportamiento y la
comprensión humana.
• Intenta crear máquinas y/o
programas para automatizar
tareas que requieran de
comportamiento inteligente.
• Estas máquinas y/o programas se
denominan agentes.
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8. Visión Artificial
• La Visión Artificial (Visión por Computador o
Visión Computacional), es parte de la
inteligencia artificial.
• Es el conjunto de técnicas y modelos que
permiten procesar, analizar y explicar aquella
información espacial (3-D) obtenida a través de
una imagen digital (2-D).
• Intenta programar un computador para que
"entienda" una escena o las características de
una imagen digital.
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9. La visión artificial y otras áreas
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10. Disciplinas de la Visión Computacional
Procesamiento Reconocimiento
de Imágenes de Patrones
Gráficos por Visión
Computadora Computacional
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11. Procesamiento de Imágenes
• Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes.
Binarización, Complemento
Imagen 2D Corte, Ecualización, Filtros Imagen 2D
Operaciones Morfológicas
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12. Procesamiento de Imágenes
• Mejorado de Imágenes • Compresión de la imagen
(transmisión)
• Restauración de imágenes • Identificar el ROI.
corregir imágenes fuera de foco
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13. Reconocimiento de Patrones
• Identificar los objetos existentes en una imagen.
Segmentación, filtros,
Identificación de bordes,
Imagen 2D patrones
Clasificación y reconoci-
miento de Patrones
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14. Reconocimiento de Patrones
• Reconocimiento de rostros • Reconocimiento de huellas digitales
• Reconocimiento de placas
• Reconocimiento de celulas
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15. Visión Computacional
• Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D
Construcción imágenes 3D Datos
Imagen 2D Generación de escenas geométricos
Descripción de la escena en 3D
Imagen Original Esquema Básico Esquema intermedio Escena en 3-D
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16. Visión Computacional
1. Reconstruir un espacio 3-D a
• Determinar la identidad y
partir de vistas 2-D
localización de objetos en una
imagen.
• Construir una representación
tridimensional de un objeto.
• Construir una descripción de la
2. Proyectar una escena 3-D en un
escena de trabajo.
plano 2-D.
• Establece la relación entre el
mundo 3-D y las vistas 2-D
tomadas de él, para:
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17. Gráficos por Computadora
• Modelado Geométrico de objetos
Projecciones 3D en 2D
Datos Sombreado,
Geométricos Texturizado Imagen 2D
en 3D Animación, Renderización
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18. DIFICULTADES DE
LA VISIÓN COMPUTACIONAL
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19. Dificultades
Es un mapeo de M:1 (3D 2D)
• Muchas superficies 3D con materiales, geometría e iluminación
distintas, nos llevan a imágenes 2D idénticas.
• El mapeo inverso (2D 3D) no tiene una solución única, por que
en el paso 3D 2D se ha perdido información.
Computacionalmente cara.
• El cerebro humano trabaja en paralelo, para procesar miles de
señales. Una PC tiene un solo μP.
Dificultad para identificar el patrón a reconocer.
• No entendemos aún el problema de reconocimiento de patrones.
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20. Reconocimiento de Patrones
¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad?
¿Qué pistas o claves están presentes en la imagen?
¿Qué conocimiento utilizamos para reconocer algo en la imagen?
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21. Reconocimiento de Patrones
¿Qué es este objeto?
¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento?
¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente?
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22. Reconocimiento de Patrones
• ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a reconocer
objetos rápidamente?
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23. Reconocimiento de Patrones
• ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer
objetos rápidamente?
¿cuál es macho y cuál es hembra?
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24. Imposibilidad física
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25. Restricciones y Supuestos
• Restricciones para recobrar la escena
– Recolectar más datos (imágenes)
– Asumir cosas acerca del mundo
• Computabilidad y robustez
– Es la solución computable usando recursos razonables?
– Es la solución robusta?
• Sistemas para la industria.
– Hacen fuertes suposiciones sobre las condiciones de iluminación
– Hacen fuertes suposiciones sobre la posición de los objetos
– Hacen fuertes suposiciones sobre el tipo de objetos
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26. APLICACIONES DE
VISIÓN ARTIFICIAL
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27. Control de calidad en la industria
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28. Biometría
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29. Detección de rostros
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30. Reconocimiento de Actividad Humana
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31. Reconocimiento de objetivos
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32. Interpretación de imágenes aéreas
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33. Monitoreo de tráfico
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34. SISTEMA DE
VISIÓN ARTIFICIAL
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35. Sistema de Visión Artificial
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36. Sistema de Visión Artificial
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37. Sistema de Visión Artificial
Digitalización
Retro-alimentación Imagen Capturada
Procesamiento
de la imagen
Objetos Reconocidos Segmento de interés
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38. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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39. Referencias
• R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing; Addison-
Wesley, 2007.
• N. Efford; Digital image processing: A practical introduction
using JAVA; Addison-Wesley, 2000.
• R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image
processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004.
• J. R. Parker; Algorithms for image processing and computer
vision; Wiley, 1997.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 39

40. Tarea 01
1. Realizar los mapas semántico y/o mapas
conceptuales de todo el contenido de esta
Diapositiva.
2. Adjuntar fuentes científicas que le han ayudado
a consolidar la tarea.
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41. Presentación
Crear una carpeta dentro de su carpeta personal del Dropbox
denominado:
UTP_PDI_PaternoM_Tarea1
Dentro de esta carpeta creada colocar:
Los mapas semánticos (en PowerPoint u otro similar ) y los
mapas conceptuales (en CMapTools u otro similar).
Las fuentes que deben ser documentos científicos (Libros con
ISBN y Revistas con ISSN, o papers). Las fuentes deben
conservar el nombre original y agregar al final _T1
Las Tareas que no cumplan las
indicaciones no serán
considerados por el profesor.
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42. Libros
Tratamiento Digital de Imágenes
González, Rafael C.
Woods, Richard E.
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43. SA No. 1 Introducción a la visión artificial
Blog del curso:
utppdiyva.blogspot.com
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