Ir al contenido

Documat


Plantillas deformables extendidas: modelización local robusta y caracterización basada en auto-modelos para el reconocimiento y tracking de estructuras geométricas activas

  • Autores: Francisco Escolano Ruiz Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Ramón Rizo Aldeguer (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante ( España ) en 1997
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: José l. Llorens Sánchez (presid.) Árbol académico, Juan Manuel García Chamizo (secret.) Árbol académico, Vicente J. Botti Navarro (voc.) Árbol académico, Fernando Martín Rubio (voc.) Árbol académico, Alfons Crespo i Lorente (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: RUA
  • Resumen
    • Esta tesis, encuadrada en el ámbito de la visión activa, aporta nuevas soluciones, a nivel de representaciones activas y algoritmos de búsqueda, a los problemas de correspondencia y tracking de contornos, a partir de un modelo deformable local y robusto de complejidad razonable (plantillas deformables super-elipsoidales) se aborda su caracterización estructural tanto a nivel espacial como espacio-temporal (auto-restricciones geométricas).

      Tomando como referencia la integración de plantillas y auto-restricciones se formula el matching a partir una función de energía ponderada, realizándose parte del proceso de minimización sobre un auto-espacio o espacio modal (esquema de descenso supervisado). Dicho esquema se aplica, a nivel de tracking estructural, en la fase de predicción y actualización entrando en juego las restriones espacio-temporales previamente adquiridas.

      Por otro lado se demuestra la adecuación de la propuesta en dos contextos: el tracking intravascular (reconstrucción de la pared arterial a partir de secciones) y el análisis gestual (reconocimiento de acciones o gestos humanos tomando como referencia marcadores geométricos). En cuanto a la experimentación realizada se aporta un extenso conjunto de experimentos representativos realizados sobre imágenes sintéticas.


Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de tesis

Opciones de compartir

Opciones de entorno