1. Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(WEE2)
Sesión: 12
Reconocimiento de Patrones
Ing. José C. Benítez P.

2. Logros de aprendizaje
1. Definir en que consiste el reconocimiento de patrones de
imágenes.
2. Conocer los principios y procesos del reconocimiento de
patrones
3. Identificar el objetivo y las formas del reconocimiento de
patrones.
4. Describir a un sistema de reconocimiento de patrones,
5. Diferenciar los procedimientos y aplicaciones del
reconocimiento de patrones.
6. Entender los diferentes descriptores de formas.
2

3. 3
Contenido
Reconocimiento de patrones de imágenes:
Introducción al reconocimiento de patrones.
Principios del reconocimiento de patrones.
Procesos reconocimiento de patrones.
Objetivo del reconocimiento de patrones.
Formas de reconocimiento de patrones.
Sistema de reconocimiento de patrones.
Procedimientos del reconocimiento de patrones.
Aplicaciones del reconocimiento de patrones.
Descriptores de formas.

4. Introducción al reconocimiento de patrones
Esquema general del análisis de imágenes
4

5. Introducción al reconocimiento de patrones
Esquema general del análisis de imágenes
5

6. Introducción al reconocimiento de patrones
El RP también es llamado:
lectura de patrones,
identificación de figuras y
reconocimiento de formas.
El RP es la ciencia que se ocupa de los procesos de
ingeniería, computación y matemáticas relacionados
con objetos físicos o abstractos, con el propósito de
extraer información que permita establecer propiedades
de entre conjuntos de dichos objetos.
En general el RP consiste en el reconocimiento de
patrones de señales.
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7. Principios del reconocimiento de patrones
Los patrones se obtienen a partir de los procesos de:
segmentación,
extracción de características y
descripción,
dónde cada objeto queda representado por una
colección de descriptores.
El sistema de reconocimiento debe asignar a cada
objeto su categoría o clase.
Categoría o clase. Conjunto de entidades que
comparten alguna característica que las diferencia del
resto.
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8. Procesos del reconocimiento de patrones
Para poder reconocer los patrones se siguen los
siguientes procesos:
1. adquisición de datos.
2. extracción de características.
3. toma de decisiones.
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9. Objetivo del reconocimiento de patrones
El objetivo esencial
del reconocimiento
de patrones es la
clasificación: se
quiere clasificar una
señal dependiendo
de sus
características.
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10. Formas del reconocimiento de patrones
Las señales, características y
clases pueden ser de cualquiera
forma, por ejemplo se puede
clasificar:
- Imágenes digitales de letras en
las clases «A» a «Z»
dependiendo de sus píxeles o
- Sonidos de cantos de los
pájaros en clases de órdenes
aviares dependiendo de las
frecuencias.
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11. Sistema de reconocimiento de patrones
Un sistema completo de reconocimiento de patrones
incluye:
un sensor que recoge fielmente los elementos del
universo a ser clasificado,
un mecanismo de extracción de características cuyo
propósito es extraer la información útil, eliminando la
información redundante e irrelevante, y
una etapa de toma de decisiones en la cual se asigna
a la categoría apropiada los patrones de clase
desconocida a priori.
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12. Sensor
El sensor es el dispositivo encargado de la adquisición de
datos y es capaz de transformar magnitudes físicas o
químicas, llamadas variables de instrumentación,
en magnitudes eléctricas.
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13. Sensor
Las variables de instrumentación dependen del tipo de
sensor y pueden ser por ejemplo:
- temperatura,
- intensidad lumínica,
- distancia,
- aceleración,
- inclinación,
- desplazamiento,
- presión,
- fuerza,
- torsión,
- humedad,
- etc. 13

14. Extracción de características
• Es el proceso de generar características que puedan
ser usadas en el proceso de clasificación de los datos.
• En ocasiones viene precedido por un preprocesado de
la señal, necesario para corregir posibles deficiencias
en los datos debido a errores del sensor, o bien para
preparar los datos frente a posteriores procesos en las
etapas de extracción de características o clasificación.
• Las características elementales están explícitamente
presentes en los datos adquiridos y pueden ser
pasados directamente a la etapa de clasificación.
• Las características de alto orden son derivadas de las
elementales y son generadas por manipulaciones o
transformaciones en los datos.
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15. Clasificación
• La clasificación trata de asignar las diferentes
partes del vector de características a grupos o
clases, basándose en las características extraídas.
• En esta etapa se usa lo que se conoce
como aprendizaje automático, cuyo objetivo es
desarrollar técnicas que permitan a las
computadoras aprender.
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16. Procedimientos de Clasificación
• Geométrico (Clustering):
• Los patrones deben ser graficables.
• Emplea el cálculo de distancias, geometría
de formas, vectores numéricos, puntos de
atracción, etc.
• Estadístico:
• Se basa en la teoría de la probabilidad y
la estadística.
• Utiliza análisis de varianzas, covarianzas,
dispersión, distribución, etc.
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17. Aplicaciones del reconocimiento de patrones
1. Previsión meteorológica.
2. Reconocimiento de caracteres escritos a mano o a
máquina.
3. Reconocimiento de voz.
4. Aplicaciones en medicina.
5. Reconocimiento de huellas dactilares.
6. Reconocimiento de caras.
7. Interpretación de fotografías.
8. Predicción de magnitudes máximas de terremotos.
9. Reconocimiento de objetos.
10. Reconocimiento de música.
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18. Aplicaciones del reconocimiento de patrones
1. Previsión meteorológica:
Poder clasificar todos los datos meteorológicos
según diversos patrones, y con el conocimiento a
priori que tenemos de las diferentes situaciones que
pueden aparecer nos permite crear mapas de
predicción automática.
2. Reconocimiento de caracteres
Escritos a mano o a máquina: es una de las
utilidades más populares de los SRP ya que los
símbolos de escritura son fácilmente identificables.
3. Reconocimiento de voz:
El análisis de la señal de voz se utiliza actualmente
en muchas aplicaciones, un ejemplo claro son los
tele operadores informáticos.
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19. Aplicaciones del reconocimiento de patrones
4. Aplicaciones en medicina:
Análisis de biorritmos, detección de irregularidades en
imágenes de rayos-x, detección de células infectadas,
marcas en la piel...
5. Reconocimiento de huellas dactilares:
Utilizado y conocido por la gran mayoría, mediante las
huellas dactilares todos somos identificables y con
programas que detectan y clasifican las coincidencias,
resulta sencillo encontrar correspondencias.
6. Reconocimiento de caras:
Utilizado para contar asistentes en una manifestación
o simplemente para detectar una sonrisa, ya hay
diferentes cámaras en el mercado con esta opción
disponible.
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20. Aplicaciones del reconocimiento de patrones
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7. Interpretación de fotografías
Aéreas y de satélite: gran utilidad
para propuestas militares o civiles,
como la agricultura, geología,
geografía, planificación urbana...
8. Predicción de magnitudes
Máximas de terremotos.
9. Reconocimiento de objetos:
Con importantes aplicaciones para
personas con discapacidad visual.
10. Reconocimiento de música:
Identificar el tipo de música o la
canción concreta que suena.

21. Descriptores de formas
• Descriptores de contornos
• Descriptores de regiones
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22. Descriptores de contornos
Descriptores de Fourier
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23. Descriptores de contornos
Descriptores de Fourier
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24. Descriptores de contornos
Descriptores de Fourier
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25. Descriptores de regiones
Representación en momentos
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26. Descriptores de regiones
Representación en momentos
26

27. Descriptores de regiones
Representación en momentos
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28. Descriptores de regiones
Atributos geométricos
28

29. Descriptores de regiones
Atributos geométricos
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30. Bibliografía
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1. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork
(2001) Pattern classification(2ª edición), Wiley, New
York, ISBN 0-471-05669-3.
2. Dietrich Paulus and Joachim Hornegger (1998) Applied
Pattern Recognition(2ª edición), Vieweg. ISBN 3-528-
15558-2
3. J. Schuermann: Pattern Classification: A Unified View of
Statistical and Neural Approaches, WileySons,
1996, ISBN 0-471-13534-8
4. Sholom Weiss and Casimir Kulikowski (1991) Computer
Systems That Learn, Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-
065-5

31. Resumen
Realizar un resumen mediante mapas conceptuales (CMapTools)
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de esta diapositiva.
Serán mejor consideradas los resúmenes que tengan información
extra a esta diapositiva.
Las fuentes adicionales utilizadas en el resumen se presentarán
en su carpeta personal del Dropbox y deben conservar el nombre
original y agregar al final _S12.
Las fuentes y los archivos *.cmap deben colocarse dentro de su
carpeta personal del Dropbox, dentro de una carpeta de nombre:
PDI_PaternoM_S12
Las Tareas que no cumplan las
indicaciones no serán considerados
por el profesor.

32. 32
Preguntas
El resumen con mapas conceptuales solicitado de la Sesión, al
menos debe responder las siguientes preguntas:
1. Definición y objetivo del RP.
2. Listar los procesos a partir del cual se obtienen los patrones.
3. Definir una categoría o clase.
4. Listar los procesos del RP.
5. Listar formas del RP.
6. Elementos de un SRP. Definir cada uno. Ejemplo de cada uno.
7. Listar y definir los procedimientos de clasificación.
8. Listar 10 aplicaciones del RP.
9. Clasificar los descriptores de formas.
10. Explicar los descriptores de contornos.
11. Explicar los descriptores de regiones.

33. 33
Sesión 12. Reconocimiento de patrones.
Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
Blog del curso:
http://utppdiyva.blogspot.com