El documento presenta una introducción a la visión artificial. Explica conceptos clave como visión artificial, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. También describe las dificultades de la visión artificial como el mapeo de múltiples superficies 3D a una imagen 2D y la falta de una solución única para el mapeo inverso. Finalmente, presenta algunas aplicaciones como el control de calidad en la industria y la biometría.
El documento presenta una introducción al curso de Visión Artificial. Explica brevemente los temas a tratar como representación de imágenes, operaciones de procesamiento de imágenes, segmentación, reconocimiento de patrones y aplicaciones. Además, describe los objetivos del curso que son presentar los conceptos básicos de la visión artificial e identificar las líneas de investigación de este campo.
El documento presenta una introducción al curso de Visión Artificial. Explica que la Visión Artificial es parte de la inteligencia artificial y busca programar computadoras para que entiendan escenas de imágenes. Describe las aplicaciones y dificultades de la Visión Artificial, así como los componentes de un sistema de Visión Artificial. Finalmente, recomienda libros de referencia sobre el tema.
Utp lpi_s6y7_funciones y variables 2012-2jcbenitezp
Este documento resume las sesiones 6 y 7 sobre funciones y variables en el curso de Programación I. Explica conceptos como funciones, su sintaxis, declaración, uso de la instrucción return, paso de parámetros y diferencia entre variables globales y locales. También incluye ejemplos de código para ilustrar estos conceptos.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales (RNA) en 3 sesiones. Cubre temas como la neurona biológica, las características y ventajas de las RNA, y la historia temprana de las RNA desde 1943 hasta 1957.
Este documento describe las funciones de activación utilizadas en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de la función de propagación, función de activación y función de transferencia. Luego detalla funciones de activación comunes como escalón, lineal, gaussiana y sigmoide, e indica cómo graficarlas en MATLAB usando diferentes vectores de entrada. Finalmente, pide como tarea graficar las diferentes funciones de activación.
Utp ia_sl2 patrones de aprendizaje de las rnajcbenitezp
Este documento describe los patrones de aprendizaje de las redes neuronales artificiales (RNA). Explica que los patrones de entrenamiento son conjuntos de entradas y salidas deseadas usadas para entrenar una RNA. Muestra cómo graficar patrones de entrenamiento usando la función PLOTPV en MATLAB. Finalmente, asigna una tarea para graficar y analizar varios patrones de entrenamiento y verificar si son linealmente separables.
Este documento presenta una introducción al procesamiento de imágenes. Explica que la visión artificial intenta programar computadoras para entender escenas y características de imágenes digitales. También describe las aplicaciones de la visión artificial, los desafíos que enfrenta y los componentes clave de un sistema de visión artificial como la digitalización, procesamiento de imágenes y reconocimiento de objetos.
Este documento presenta una introducción a la visión artificial y el procesamiento digital de imágenes. Explica conceptos clave como inteligencia artificial, visión artificial, visión computacional, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. También describe las dificultades de la visión computacional y el reconocimiento de patrones, así como las limitaciones y supuestos del procesamiento de imágenes. Finalmente, presenta algunas aplicaciones comunes de la visión artificial y un modelo básico de un sistema de visión artificial.
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3.
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Este documento presenta una sesión sobre procesamiento digital de imágenes. Se introducen conceptos como Lena Soderberg, brillo/contraste, filtros, color, transformadas, ruido, restauración, binarización, morfología, segmentación, patrones y aplicaciones. También se discuten temas como la adquisición de las primeras imágenes digitales usando diferentes espectros como rayos X, ultrasonido y resonancia magnética. Finalmente, se describe la estructura de un sistema de procesamiento de imágenes digitales.
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Raspberry jam Bogota 2016 - Sistema de visión artificial aplicados a procesos...javiertecteos
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Este documento describe la investigación en visión computacional realizada por Homero Vladimir Ríos Figueroa y su grupo de trabajo en el Laboratorio Nacional de Informática Avanzada. El objetivo principal es explorar la percepción visual computarizada para la interacción humano-computadora y el control de robots. El grupo ha trabajado en varios proyectos y aplicaciones relacionadas con el análisis de imágenes, incluyendo interfaces basadas en gestos, reconocimiento facial y recuperación de imágenes.
La segmentación de imágenes se refiere al proceso de particionar una imagen en regiones semánticamente significativas. El objetivo principal de la segmentación de imágenes es identificar regiones uniformes y homogéneas con fronteras bien definidas. La segmentación de imágenes médicas busca particionar la imagen en regiones con características similares. Los métodos de segmentación más conocidos son los basados en umbrales, bordes y regiones.
El documento describe el surgimiento de una auténtica sociedad nacional en el Perú entre 1940 y 2010. Cuatro factores facilitaron esto: el proceso de urbanización, la globalización, la descentralización del país y el crecimiento económico. El Perú Oficial y el Otro Perú (migrantes) coexistieron, pero el Otro Perú logró socavar el orden tradicional y forjar una sociedad nacional por primera vez en la historia del país.
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimientojcbenitezp
Este documento presenta una introducción a la filosofía del conocimiento. Explica que el conocimiento es adquirido a través de la experiencia y la razón según Aristóteles. Luego describe las principales disciplinas de la filosofía como la metafísica, axiología y epistemología. También distingue entre el conocimiento popular y el científico, y resume las diferentes corrientes del conocimiento como el racionalismo, empirismo y pragmatismo. Finalmente, compara brevemente el racionalismo y el empirismo.
Este examen parcial evalúa conocimientos sobre redes digitales de servicios integrados. Contiene preguntas sobre características de agrupaciones funcionales y puntos de referencia en RDSI, señalización SS7, servicios RDSI e interfaces T, U y V. Los estudiantes deben seleccionar 4 preguntas de un total de 5 y responderlas completamente sin usar acrónimos sin su significado o solo respuestas acrónicas.
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 gjcbenitezp
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Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 gjcbenitezp
El documento resume las principales características de las redes móviles 3G y 4G. En concreto, describe que la 3G permite mayores velocidades de transmisión de datos que las generaciones anteriores, así como una variedad de servicios multimedia. Señala que UMTS es la tecnología 3G utilizada en Europa, la cual evolucionó a partir de GSM y permite velocidades de hasta 2 Mbps. Finalmente, indica que las especificaciones 3G continúan evolucionando a través de los releases de 3GPP hacia las redes 4G.
Este documento presenta una práctica calificada domiciliaria sobre redes digitales de servicios integrados. Contiene preguntas sobre Frame Relay, ATM, MPLS, redes GSM, UMTS, LTE y 3GPP. Se pide graficar elementos de las redes, describir características y parámetros, y completar tablas comparativas.
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Db vsa-011 registro de asistencia docente ago2015jcbenitezp
Este documento establece las normas y procedimientos para el registro de asistencia de los docentes en la Universidad. Los docentes deben registrar su ingreso y salida de cada clase utilizando el Sistema de Asistencia en Línea. Se especifican los plazos y tolerancias permitidas para el registro, así como los pasos a seguir en caso de omisiones. El objetivo es controlar la asistencia de los docentes a sus clases de manera electrónica.
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Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
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Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Cubre temas como la evolución del concepto de IA, el objetivo de la IA, la habitación china, las bases de la IA, la definición de IA y agente, los tipos de agentes inteligentes, las escuelas de pensamiento de la IA e historia de la IA.
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El documento discute cuatro posturas sobre la posibilidad de simular la conciencia en un ordenador: 1) IA fuerte cree que es posible mediante computación, 2) IA débil cree que la conciencia es única al cerebro humano, 3) nueva física cree que se requiere una nueva física, 4) mística cree que escapa a la explicación científica. También explora los límites de la computabilidad según la tesis de Church-Turing y los teoremas de incompletitud y indecidibilidad de
1. Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(PS02)
Sesión: 1
Introducción a la Visión Artificial
Ing. José C. Benítez P.
2. Sesión 1. Introducción a la Visión Artificial
Visión Artificial
Dificultades de la Visión Artificial
Aplicaciones de la Visión Artificial
Sistema de Visión Artificial
Libros
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 2
3. Esquema del curso
Operaciones Operaciones
Punto Morfológicas
Introducción a
Representación Extracción de
la Visión
de la Imagen características
Artificial
Filtros Segmentación
Reconocimiento
de Patrones
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 3
4. Tabla de Contenido
• Visión Artificial
• Dificultades de la Visión Artificial
• Aplicaciones de la Visión Artificial
• Sistema de Visión Artificial
• Libros
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 4
5. Objetivos
1. Presentar los conceptos básicos de la visión artificial
2. Identificar la líneas de investigación de la visión artificial
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 5
7. Inteligencia Artificial
• La inteligencia artificial es una
ciencia que intenta crear
programas para máquinas que
imiten el comportamiento y la
comprensión humana.
• Intenta crear máquinas y/o
programas para automatizar
tareas que requieran de
comportamiento inteligente.
• Estas máquinas y/o programas se
denominan agentes.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 7
8. Visión Artificial
• La Visión Artificial (Visión por Computador o
Visión Computacional), es parte de la
inteligencia artificial.
• Es el conjunto de técnicas y modelos que
permiten procesar, analizar y explicar aquella
información espacial (3-D) obtenida a través de
una imagen digital (2-D).
• Intenta programar un computador para que
"entienda" una escena o las características de
una imagen digital.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 8
9. La visión artificial y otras áreas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 9
10. Disciplinas de la Visión Computacional
Procesamiento Reconocimiento
de Imágenes de Patrones
Gráficos por Visión
Computadora Computacional
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 10
11. Procesamiento de Imágenes
• Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes.
Binarización, Complemento
Imagen 2D Corte, Ecualización, Filtros Imagen 2D
Operaciones Morfológicas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 11
12. Procesamiento de Imágenes
• Mejorado de Imágenes • Compresión de la imagen
(transmisión)
• Restauración de imágenes • Identificar el ROI.
corregir imágenes fuera de foco
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 12
13. Reconocimiento de Patrones
• Identificar los objetos existentes en una imagen.
Segmentación, filtros,
Identificación de bordes,
Imagen 2D patrones
Clasificación y reconoci-
miento de Patrones
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 13
14. Reconocimiento de Patrones
• Reconocimiento de rostros • Reconocimiento de huellas digitales
• Reconocimiento de placas
• Reconocimiento de celulas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 14
15. Visión Computacional
• Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D
Construcción imágenes 3D Datos
Imagen 2D Generación de escenas geométricos
Descripción de la escena en 3D
Imagen Original Esquema Básico Esquema intermedio Escena en 3-D
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 15
16. Visión Computacional
1. Reconstruir un espacio 3-D a
• Determinar la identidad y
partir de vistas 2-D
localización de objetos en una
imagen.
• Construir una representación
tridimensional de un objeto.
• Construir una descripción de la
2. Proyectar una escena 3-D en un
escena de trabajo.
plano 2-D.
• Establece la relación entre el
mundo 3-D y las vistas 2-D
tomadas de él, para:
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 16
17. Gráficos por Computadora
• Modelado Geométrico de objetos
Projecciones 3D en 2D
Datos Sombreado,
Geométricos Texturizado Imagen 2D
en 3D Animación, Renderización
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 17
18. DIFICULTADES DE
LA VISIÓN COMPUTACIONAL
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 18
19. Dificultades
Es un mapeo de M:1 (3D 2D)
• Muchas superficies 3D con materiales, geometría e iluminación
distintas, nos llevan a imágenes 2D idénticas.
• El mapeo inverso (2D 3D) no tiene una solución única, por que
en el paso 3D 2D se ha perdido información.
Computacionalmente cara.
• El cerebro humano trabaja en paralelo, para procesar miles de
señales. Una PC tiene un solo μP.
Dificultad para identificar el patrón a reconocer.
• No entendemos aún el problema de reconocimiento de patrones.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 19
20. Reconocimiento de Patrones
¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad?
¿Qué pistas o claves están presentes en la imagen?
¿Qué conocimiento utilizamos para reconocer algo en la imagen?
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 20
21. Reconocimiento de Patrones
¿Qué es este objeto?
¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento?
¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente?
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 21
22. Reconocimiento de Patrones
• ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a reconocer
objetos rápidamente?
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 22
23. Reconocimiento de Patrones
• ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer
objetos rápidamente?
¿cuál es macho y cuál es hembra?
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 23
24. Imposibilidad física
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 24
25. Restricciones y Supuestos
• Restricciones para recobrar la escena
– Recolectar más datos (imágenes)
– Asumir cosas acerca del mundo
• Computabilidad y robustez
– Es la solución computable usando recursos razonables?
– Es la solución robusta?
• Sistemas para la industria.
– Hacen fuertes suposiciones sobre las condiciones de iluminación
– Hacen fuertes suposiciones sobre la posición de los objetos
– Hacen fuertes suposiciones sobre el tipo de objetos
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35. Sistema de Visión Artificial
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36. Sistema de Visión Artificial
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 36
37. Sistema de Visión Artificial
Digitalización
Retro-alimentación Imagen Capturada
Procesamiento
de la imagen
Objetos Reconocidos Segmento de interés
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38. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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39. Referencias
• R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing; Addison-
Wesley, 2007.
• N. Efford; Digital image processing: A practical introduction
using JAVA; Addison-Wesley, 2000.
• R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image
processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004.
• J. R. Parker; Algorithms for image processing and computer
vision; Wiley, 1997.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 39
40. Tarea 01
1. Realizar los mapas semántico y/o mapas
conceptuales de todo el contenido de esta
Diapositiva.
2. Adjuntar fuentes científicas que le han ayudado
a consolidar la tarea.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 40
41. Presentación
Crear una carpeta dentro de su carpeta personal del Dropbox
denominado:
UTP_PDI_PaternoM_Tarea1
Dentro de esta carpeta creada colocar:
Los mapas semánticos (en PowerPoint u otro similar ) y los
mapas conceptuales (en CMapTools u otro similar).
Las fuentes que deben ser documentos científicos (Libros con
ISBN y Revistas con ISSN, o papers). Las fuentes deben
conservar el nombre original y agregar al final _T1
Las Tareas que no cumplan las
indicaciones no serán
considerados por el profesor.
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42. Libros
Tratamiento Digital de Imágenes
González, Rafael C.
Woods, Richard E.
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43. SA No. 1 Introducción a la visión artificial
Blog del curso:
utppdiyva.blogspot.com
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