Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/364| Diseño de un modelo evolutivo de atención visual para la clasificación de objetos en escenas naturales complejas Design of a model of visual attention for the classification of objects in complex naturals scenes | |
| Marco Antonio Sánchez Domínguez | |
| GUSTAVO OLAGUE CABALLERO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Búsqueda visual,Programación genética,Atención visual,Reconocimiento de objetos | |
| Uno de los tópicos más investigados por la gente de visión por computadora es elreconocimiento de objetos. Sin embargo, a pesar de los avances que se han conseguidoen este campo, todavía se considera de gran dificultad para la visión artificial el llevara cabo esta tarea considerando escenas naturales. Así, las técnicas típicas de visiónpor computadora utilizadas para resolver este problema, se basan en el escaneo de laimagen completa para detectar objetos dentro de la escena. No obstante, el sistemavisual humano separa este proceso en dos etapas: la primera llamada flujo dorsal, lacual esta basada en el mecanismo de la atención visual y se encarga de encontrar la ubicaci´onde los objetos en la escena; y la segunda, donde el flujo ventral se encarga de laidentificaci´on del objeto una vez que la ubicaci´on se ha realizado. Este trabajo proponeun dise˜no novedoso para reconocer y clasificar objetos en im´agenes naturales complejasemulando el proceso de visi´on humana. Esto se logra a trav´es del uso de la programaci´ongen´etica, la cual evoluciona los par´ametros del modelo de atenci´on visual, a finde encontrar las regiones de las im´agenes que contienen los objetos pertenecientes a lamisma clase. De forma paralela a este proceso, se busca optimizar el reconocimiento,evolucionando la forma de obtener el descriptor asociado a la regi´on de inter´es. Estose realiza mediante la evoluci´on de un operador que transforma la imagen originala un espacio de par´ametros y de la cual se obtiene su histograma de orientaciones.De esta forma las contribuciones se pueden enumerar como sigue: primero, se proponeuna implementaci´on del modelo estandar inspirada de la ruta dorsal o ruta del¿donde?. Segundo, nuestra metodolog´ia propone un enfoque novedoso el cual optimizalas diferentes etapas por medio de programaci´on gen´etica. Finalmente, para logrardicha optimizaci´on se propone un criterio en base a un problema de reconocimientode objetos. Nuestros resultados experimentales confirman las conclusiones de nuestrotrabajo y demuestran que los resultados son comparables con aquellos del estado delarte. One of the biggest research topics investigated by people dedicated to the study ofcomputer vision is object recognition. However, despite of the great progress that hasbeen achieved in this area, the solution of such tasks in the case of complex naturalscenes is still considered as very difficult to be achieved; not only for computer visionsystems, but for the case of untrained humans. Nevertheless, the human visual systemseparates such processes in two stages: the first stage called dorsal stream, which isbased on the visual attention mechanism that tries to focus on the location of the objectwithin the scene; and the second, called the ventral stream where the informationattempts to identify the object once the location has been computed. This workproposes a novel model that recognize and classify objects considering complex naturalimages using as inspiration the human visual system. This is achieved through the useof genetic programming that modifies the parameters of the visual attention model inorder to find regions of the images containing objects of the same class. In parallelto this process, we look for an optimal object recognition process that is attained byevolving the best algorithm, which computes a suitable interest region descriptor. Thiswas achived through the evolution of operators that transform the original image intoa parameter space from which we obtain its orientation histograms. In this way, ourcontributions can be enumerated as follows: first, we propose an implementation of thestandard model inspired from the dorsal stream or also called the ”where pathway”.Second, our proposed methology gives a novel approach that optimizes all diferentstages through genetic programming. Finally, to achieve such optima it is defined acriterium based on a formulation of an object recognition problem. The experimentalresults confirm the conclusions of t | |
| CICESE | |
| 2010 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Sánchez Domínguez,M.A.2010.Diseño de un modelo evolutivo de atención visual para la clasificación de objetos en escenas naturales complejas.Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.xi, 112 pp. | |
| CIENCIA DE LOS ORDENADORES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
Cargar archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 185041.pdf | Versión completa de la tesis | 17.91 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |