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Abstract

Este artículo presenta un sistema para el reconocimiento de objetos basado en características locales simples invariantes a escala y orientación, que al ser entrenado con un mecanismo de clasificación supervisada produce clasificadores robustos para un número limitado de clases de objetos. El sistema extrae las características más relevantes de un conjunto de muestras de entrenamiento y construye una estructura jerárquica de ellas, concentrándose primero en características comunes entre las clases y posteriormente, en aquellas características específicas de cada clase. Para lograr invariancia a rotación de forma eficiente se propone el uso de filtros orientados no Gaussianos, junto con una Imagen Integral de Orientación para un cálculo rápido de la orientacián local.

Categories

computer vision.

Scientific reference

M. Villamizar, A. Sanfeliu and J. Andrade-Cetto. Cómputo de características invariantes a la rotación para el reconocimiento de distintas clases de objetos, XXVII Jornadas de Automática, 2006, Almeria, Espanya, pp. 96-102, CEA.