Publication: Aplicaciones del operador Sift al reconocimiento de objetos
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Publication date
2009-12
Defense date
2010
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Abstract
El objetivo de este proyecto es la implementación de un algoritmo de correspondencia de imágenes, el cual sea inmune, en la medida que se pueda, a la rotación, a la escala, a la iluminación y a ser posible al punto de vista de la cámara. Para ello, basándose en los estudios de Krystian Mikolajczyk y Cordelia Schmid en los cuales se compara el alcance de distintos descriptores que hallan regiones de interés de imágenes usando propiedades como intensidad de píxel, color textura, bordes, etc. En los resultados experimentales realizados por Mikolajczyk y Schmid, se consideran las transformaciones geométricas (escala, rotación y traslación), manchas, compresión de imágenes Jpeg y cambios de iluminación. El descriptor SIFT (Scale Invariant Feature Transform) obtiene una gran cantidad de correspondencias correctas, sólo superado por el método GLOH (Gradient Location and Orientation Histogram). Lo único que el método GLOH es mucho más costoso, produciendo múltiples resultados. Debido a esta razón, y a que el descriptor SIFT es más eficiente que el método GLOH, se ha pensado en la implementación de un descriptor SIFT, junto con un algoritmo de matching, el cual sea totalmente invariante a la escala y rotación, además de ser parcialmente inmune a la iluminación como al punto de vista de la cámara.
Description
Keywords
Reconocimiento de objetos, Proceso de imágenes, Algoritmos, Descriptor SIFT