El documento presenta una introducción a la visión artificial y sus aplicaciones. Brevemente describe el flujo de trabajo básico de una aplicación de visión artificial, que incluye la captación de imágenes, digitalización y reconocimiento. Luego, explora ejemplos específicos como el reconocimiento facial, dactilar y de patentes. Finalmente, concluye que la visión artificial ha permitido mejorar procesos de calidad y optimizar tiempos, aunque aún queda trabajo por hacer para superar obstáculos.

2. Vision Artificial
Guillermo Blanco
Hernan Altamirano
Gonzalo Miranda
Victoria Ferrigno
Marcelo Saied
Instituto de Formación Técnica Superior N° 12
Seminario de Actualizacion y profundizacion (AS3207D)
Profesores: De Vas, Pablo Suárez, Andrés
IFTS12 3C 10/2019

3. AGENDA
● Vision artificial (Introduccion)
● Implementación en Medicina
● Reconocimiento dactilar
● Reconocimiento patentes
● Reconocimiento facial
● Conclusiones

4. Visión Artificial
Hernán Altamirano

5. Visión artificial
Visión artificial o visión por computadora es la disciplina que mediante el
uso de cámaras, sensores y diversas metodologías pretende capturar la
información visual del entorno para posteriormente extraer características
relevantes para el sistemas que lo requiera.

6. Visión artificial
La visión artificial puede realizar:
- Reconocimiento de objetos en una imagen, como por ejemplo, rostros.
- Evaluación de resultados de piezas provenientes de otras máquinas en una
línea de producción.
- Seguimiento de un objeto en una secuencia de imagenes para medir
posición velocidad y aceleración.
- Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional.

8. Visión artificial
El flujo de trabajo básico de una aplicación de visión artificial es el siguiente:

9. Visión artificial
Captación - Iluminación
Controla la forma en que la cámara va a ver un determinado objeto.
Dependiendo de la forma y material del que esté formado, la luz se va reflejar
de forma distinta, por lo cual, la iluminación debe ajustarse a estas situaciones.

10. Visión artificial
Captación - Cámaras
Captura la imagen proyectada en el sensor, por medio de las ópticas, para
poder transferirla a un sistema electrónico. cámaras usadas en visión
artificial requieren una serie de características que permitan el control del
disparo de la cámara para capturar piezas en la posición requerida

11. Visión artificial
Captación - Digitalización
Captura la imagen proyectada en el sensor, por medio de las ópticas, para
poder transferirla a un sistema electrónico. cámaras usadas en visión
artificial requieren una serie de características que permitan el control del
disparo de la cámara para capturar piezas en la posición requerida

13. Visión artificial
Conclusiones sobre visión artificial
- Es una herramienta que ha permitido mejorar la realización de muchos
procesos.
- Ha permitido el aumento de la calidad de producción, optimizar
tiempos y evitar errores humanos.
- Se encuentra en constante desarrollo y mejoramiento con lo que se
espera a futuro se puedan superar algunos obstáculos que aún se
presentan en este campo.

14. HEALTHCARE

16. Video RC4.mp4
4:15
Una app de reconocimiento facial para diagnosticar
enfermed.webm

17. Healthcare - Asistencia Sanitaria
A continuación se detallan los posibles usos de la tecnología
en la asistencia sanitaria:
● Asegurar las instalaciones del hospital
● Fraude del paciente
● Detección de emociones y análisis de sentimientos
● Análisis de patrones de tráfico hospitalario

18. Healthcare - Uso en pacientes
Los pacientes pueden usar el reconocimiento facial para verificar
que estén tomando sus medicamentos según lo prescrito por:
• Iniciar sesión en el sistema usando su dispositivo móvil
• Hacer que el dispositivo registre la cara del paciente, el
medicamento y el paciente que toma el medicamento.

19. Healthcare - Uso en pacientes
Una vez que el paciente haya validado la identidad y haya ingresado al
sistema, podría "registrarse" presentándose en un quiosco/terminal,
iniciar sesión en el sistema mediante reconocimiento facial y luego
firmar formularios, etc. sin intervención humana.

20. Healthcare - Robots
Asistentes personales computarizados
Son robots sociales que necesitan reconocimiento facial
para interpretar el estado emocional del paciente para
ayudarle adecuadamente.

21. Healthcare - Medicina y Genética
Existen ciertas enfermedades genéticas que pueden
diagnosticarse mediante reconocimiento facial.

22. Healthcare - Conclusión
La interacción del reconocimiento facial con diferentes aplicaciones
del campo estadístico facilitan a la medicina moderna un diagnóstico
temprano sobre distintos fenotipos y un adecuado tratamiento,
acorde a las condiciones que se presentan.

23. Reconocimiento
dactilar
Gonzalo Miranda

24. DEFINICION

25. CARACTERISTICAS

26. PARTES QUE LO COMPONEN

27. TECNOLOGÍAS EMPLEADAS
LECTOR ÓPTICO SENSORES CAPACITIVOS

28. USO DEL LECTOR DE HUELLAS

30. VENTAJAS Y DESVENTAJAS

31. CONCLUSION
Los lectores de huellas son dispositivos que no pueden proporcionar
una seguridad adecuada en determinados casos, mayormente en el
sistema biométrico más usado entre las grandes empresas.
Como todos dispositivo electrónico requiere de un cuidado específico,
por lo cual el mantenimiento debe ser el adecuado y de modo constante,
ya que si este fallara por algún motivo, la reprogramación manual podría
llevar un tiempo prudencial.

32. Reconocimiento
Activo / Diferido
Guillermo Blanco , Marcelo Saied

33. Reconocimiento Activo
Demo:
Reconocimiento
de Facial

34. Reconocimiento Diferido
Demo:
Reconocimiento
de patentes

35. Reconocimiento
de patentes
Guillermo Blanco

36. Reconocimiento
de Patentes (ALPR)
AGENDA
● ¿Que es? Introduccion
● ¿Como Funciona?
● ¿Donde se utiliza?
● Uso Policial (video)
● Implementación en C.A.B.A (video)

38. ALPR
(Reconocimiento
automatico de
matriculas)
OCR
(Reconocimiento
optico de
caracteres)

39. ● ¿Como Funciona?

40. Hay cinco algoritmos necesarios
para identificar una matrícula:
1) Localización de la matrícula
2) Orientación y tamaño de la matrícula
3) Normalización
4) Segmentación y reconocimiento de los caracteres
5) Análisis sintáctico y geométrico

45. ● Monitoreo del tráfico y búsqueda de vehículos
● Límites de velocidad vía foto/vídeo captura
● Infracciones de luz roja vía foto/vídeo captura
● Datos de tráfico para sistema de control de tráfico.
Las principales utilizaciones de
reconocimiento de patentes

46. Los sistemas ALPR también pueden ser
usados para:
● Control de cruce de fronteras
● Estaciones de servicios,
para llevar un registro de los conductores que abandonan la estación sin
realizar el pago
● Herramientas para registro de patrones de uso.
● Sistemas de gestión de tráfico,
para determinar el flujo de tráfico usando el tiempo que tardan los
vehículos en pasar por dos sitios.

47. Reconocimiento de patentes
rc8cortada.mkv

48. Implementacion en C.A.B.A
Reconocimiento de patentes

50. DEMO
Reconocimiento
Patentes

51. Reconocimiento
Facial
Marcelo Saied

52. Enviar foto frontal del rostro por whatsapp
Link del
grupo de
whatsapp

53. Reconocimiento facial
● ¿Que es? + Biometria
● Historia
● ¿Como Funciona?
● Métodos de reconocimiento
● ¿Donde se utiliza?
● Ventajas / Desventajas
● Uso en seguridad ciudadana (video) 2:02
● Implementación en C.A.B.A (video) 2:33
AGENDA

54. ¿Qué es el reconocimiento facial?
Subconjunto de datos biométricos
Identifica mediante medición de forma y estructura de
rostros.
Los sistemas existentes utilizan 2 técnicas distinguidas.

56. Un poco de historia
● 1960 + Woodrow "Woody" Bledsoe
○ Software de reconocimiento facial, (Panoramic Research)
○ Imágenes 2D
● Décadas 1980 y 1990 Matemáticos del MIT.

57. ¿Cómo funciona el reconocimiento facial?
● Capturan una imagen 2D.
● Comparan la imagen con imágenes conocidas.
● Los sistemas usan imágenes 2D
○ Cámaras 3D no capturan profundidad
■ longitud de tu nariz
■ Profundidad de tu cavidad ocular
○ Las bases de datos consisten de imágenes en 2D
(policiales , pasaporte,licencias de conducir)

58. Métodos de reconocimiento facial

59. Reconocimiento facial
Método basado en rasgos faciales
● Deteccion
● Alineación
● Extraccion
● Reconocimiento

60. ¿Cómo funciona el
reconocimiento facial?
● Deteccion
● Alineación
● Extraccion
● Reconocimiento

61. ¿Cómo funciona el
reconocimiento facial?
● Deteccion
● Alineación
● Extraccion
● Reconocimiento

62. ¿Cómo funciona el
reconocimiento facial?
● Deteccion
● Alineación
● Extraccion
● Reconocimiento

63. ¿Cómo funciona el
reconocimiento facial?
● Deteccion
● Alineación
● Extraccion
● Reconocimiento

64. Reconocimiento facial
Método basado en Imagen
● Deteccion
● Alineación
● Extraccion
● Reconocimiento

66. ¿Dónde se utiliza el reconocimiento facial?
● Policia
○ Cámaras en vía pública
○ Estadios
○ Investigaciones
● Seguridad
○ Aeropuertos - Migraciones
○ Cajeros Automaticos
○ Autenticación de usuario
● Comercios

68. Uso en seguridad ciudadana (video)

69. Video RC1.mp4

70. Implementación en C.A.B.A (video)

71. Video RC2.mp4

72. DEMO
Reconocimiento
Facial

73. Presentacion

74. Herramientas usadas para la
preparación de la presentación
● Microsoft PowerPoint (™)
● Google Docs Slides
● Microsoft Movie Maker (™)
● Any VIdeo Converter (™)
● Youtube Studio - Automated caption translation
● VLC - Merge video SRT
● Spyder3 - Anaconda IDE
● GitHub
● QR-monkey