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Project: METODOS ADAPTATIVOS PARA SEGUIMIENTO DE OBJETOS EN TIEMPO REAL. 
Responsable: Vitali  Kober 
Tipo de proyecto: Proyecto Interno
Resumen: El campo del procesamiento de imágenes y del reconocimiento de patrones evoluciona rápidamente motivado por el aumento de aplicaciones en ciencia e ingeniería tales como monitoreo remoto vía satélite, transmisión y almacenamiento de imágenes, procesamiento de imágenes médicas, radar, sonar, el procesamiento de señales acústicas, robótica, automatización de procesos de control de calidad, etc. En general, existen muchos problemas en el procesamiento de imágenes y señales. En este proyecto consideraremos las siguientes clases de problemas básicos: supresión de ruido con preservación de orillas y detalles, identificación y localización de objetos, y seguimiento de objetos en secuencias de video. Para resolver estos problemas es necesario el uso de métodos adaptativos para procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, así como métodos de correspondencia y seguimiento. El rasgo característico de los métodos descritos es el enfoque adaptativo, el cual tiene los aspectos que se enumeran a continuación. Primero, dada la señal observada, se estiman los parámetros desconocidos del ruido y de las distorsiones de la señal o imagen generadas, por ejemplo, por el sistema de captura de la señal. Posteriormente, se utiliza una clase de criterios para el procesamiento óptimo. Estos criterios describen la calidad del procesamiento global de la señal en términos de la calidad del procesamiento de los fragmentos de la señal original que consisten de detalles con información y componentes de fondo. El enfoque adaptativo se utiliza como procesamiento de la señal para posteriormente utilizar métodos de correspondencia y reconocimiento de patrones para identificar objetos y finalmente darle seguimiento a éstos a través de una secuencia de video. Los métodos existentes están restringidos a imágenes y secuencias de video de baja resolución y a secuencias de video tomadas por una sola cámara. Hoy en día se cuenta con cámaras de alta resolución y dispositivos de adquisición de imágenes que proporcionan imágenes multidimensionales, siendo algunas de éstas mapas de profundidad, las cuales proporcionan mayor flexibilidad y nuevas oportunidades en el desarrollo de algoritmos de seguimiento más eficientes. Otra ventaja que proporcionan los sistemas de cómputo actuales es la tecnología en procesadores con múltiples núcleos así como GPUs con cientos de núcleos dedicados a procesamiento gráfico y matemático. Debido a la complejidad computacional, potencialmente alta de los métodos existentes, su implementación requiere de tanto paralelismo como sea posible. Así pues, tanto el desarrollo de una teoría con métodos adaptativos de reconocimiento de objetos y procesamiento local de imágenes y señales multidimensionales y de varias componentes, como el desarrollo de sistemas paralelos para implementaciones efectivas digitales-ópticas híbridas y digitales de los filtros se están volviendo altamente deseables.
Vigencia: (2013-01-15 - 2015-12-31)

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