Segmentación de imágenes en fondo y frente utilizando una sola imagen en tiempo real.

1. POSGRADO EN INGENIERÍA ELECTRÓNICA
Segmentación de Imágenes en Regiones
Frente-Fondo Para Identificar al Usuario
del Sistema del Resto de la Escena en
Tiempo Real
AVANCE MAYO 2018
Asesores: Dr. J. Flavio Vigueras Gómez y Dr. Edgar R. Arce Santana
Tesista: Miriam Yolanda Meza Tovar

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Dentro del campo de la visión artificial , la segmentación de imágenes es el
tema quizás más estudiado, debido a su utilidad para reducir una imagen
en sub-regiones y de esta manera descartar el materia redundante.
Introducción
*Tomado del sitio de Fitnect.com

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Una de las aplicaciones más redituables de internet es la compra-venta
de ropa, sin embargo, para que la gente se anime a comprar, deben
existir mecanismos que le permitan apreciar como le ajustaría una
prenda. En esta actividad, entra directamente el procedimiento de
segmentación.

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Dado que la mayoría de las compras de prendas que se realizan por
internet se efectúan mediante un ordenador con una cámara web y
que los sensores de profundidad no tuvieron el éxito deseado,
propusimos un sistema de segmentación utilizando imágenes
monoculares en tiempo real

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En etapas anteriores se probaron métricas de segmentación y
reducción de información mediante SLICS.

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Se implementó un QMMF modificado, de tal forma que se efectúe
sobre el área del superpíxel y su homólogo en la otra imagen. Pero
esto no funcionó, ya que el sistema sólo funciona para datos con
distribución Gaussiana.

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Otra rama de investigación en la que se trabajó fue basarnos en la mini-
imagen obtenida tras aplicar la pre-segmentación por superpíxeles.
Para esto se analizó la función de transferencia por canales entre las
imágenes de referencia y actual.

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Posteriormente se procedió a intentar una segmentación basada en
CENSUS de la imagen de mínimos, sin embargo, se analizaron diversas
situaciones y resultó imposible encontrar un umbral o algoritmo que
para cada caso establezca qué es fondo y qué no lo es y que éste
alimente al segmentador MBD.