miércoles, 13 de julio de 2011

Visión computarizada reconoce objetos por difusión de calor



Cuando vemos una mano por ejemplo, sin importar si está abierta, hecha un puño o apuntando con un dedo, siempre somos capaces de reconocer que es una mano. Si a una computadora se le ha enseñado a reconocer una mano abierta, sin embargo, probablemente no tenga idea de lo que es una mano. Conseguir que los sistemas de visión computarizada consigan interpretar imágenes tal como lo hacemos los seres humanos - por ejemplo que sean capaces de entender que un puño es una mano - ha sido uno de los objetivos de los investigadores de inteligencia artificial desde hace un tiempo.

Los avances en este campo han conseguido dar un paso adelante gracias al trabajo de científicos de la Universidad Purdue de Indiana, quienes anunciaron dos nuevos métodos para el reconocimiento de objetos tridimensionales, ambos basados en la difusión del calor.

 Ambos métodos, de mapeo de calor y distribución de calor, pueden ser empleados en conjunto o por separado. No miden el calor, sin embargo en  vez de explorar la superficie del objeto, aplican una serie de algoritmos para estimar cuanto calor se difunde a través de ella. Debido a que los patrones de difusión del calor son predecibles, la forma subyacente del objeto puede ser determinada, sin importar su orientación.

Los algoritmos son basados en ecuaciones desarrolladas por Albert Einstein y el físico del siglo XVIII  Jean Baptiste Joseph Fourier.

En el método del mapeo del calor, la computadora divide la superficie de un objeto en una especie de malla de triángulos, seguidamente aplica los algoritmos para determinar como el calor podría fluir de triángulo a triángulo. Aún si la imagen contiene "ruido", tales como imperfecciones del escaneo láser, la forma del objeto puede ser determinada. El sistema es capaz de determinar la firma media de calor del objeto, lo que permite dividir a este en segmentos, identificar el centro de cada uno y asignando mayor o menor importancia a segmentos distintos.

 El ser capaz de asignar un "peso" a los segmentos, es crítico debido a que ciertos puntos son más importantes que otros en términos de entender una figura. Por ejemplo, la punta de la nariz es más importante que otros puntos para percibir la forma de la nariz o la cara, y la punta de los dedos son más relevantes que otros puntos para percibir una mano.

En el método de distribución de calor, el objeto también es descompuesto en un patrón de triángulos. Por medio de la aplicación de algoritmos, la computadora es capaz de construir un modelo de todo el objeto en la forma de un histograma, que constituye un mapeo de dos dimensiones de una forma tridimensional. Si bien el mapa 3D puede proveer más información, un mapa 2D es más sencillo de procesar.

Por este motivo es un sistema muy eficiente y compacto debido a que emplea un histograma bidimensional. La propagación de calor también resulta conveniente debido a que las matemáticas del cálculo de matrices pueden efectuarse rápida y eficientemente.

El equipo de Purdue hasta ahora ha empleado los dos métodos para identificar con facilidad formas complejas incluyendo manos, el cuerpo humano y un modelo de centauro (una criatura mítica mitad humana y mitad caballo).





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