Enfoque jerárquico para la detección de objetos mediante descriptores de forma
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El reconocimiento automático de objetos es un problema fundamental en los campos de la visión por ordenador y el aprendizaje automático, que ha recibido mucha atención de la investigación últimamente. Mientras que hay diferentes métodos que se basan en varias características de bajo nivel para construir modelos de objetos, este trabajo explora e implementa el uso de los contornos cerrados como características formidables de los objetos. Se emplea una técnica jerárquica para extraer los contornos, explotando las relaciones espaciales inherentes entre los contornos padre e hijo de un ...
El reconocimiento automático de objetos es un problema fundamental en los campos de la visión por ordenador y el aprendizaje automático, que ha recibido mucha atención de la investigación últimamente. Mientras que hay diferentes métodos que se basan en varias características de bajo nivel para construir modelos de objetos, este trabajo explora e implementa el uso de los contornos cerrados como características formidables de los objetos. Se emplea una técnica jerárquica para extraer los contornos, explotando las relaciones espaciales inherentes entre los contornos padre e hijo de un objeto. Se utilizan descriptores de Fourier para describir de forma eficaz e invariable los contornos extraídos. Se implementa un sencillo método de coincidencia jerárquica, de etiquetas de forma y de descriptores espaciales, para determinar el objeto-modelo más cercano. La arquitectura multihilo y las funciones de procesamiento de imágenes eficientes de la GPU hacen que la técnica sea eficiente para su uso en aplicaciones del mundo real. La técnica se ha probado con éxito en señales de tráfico comunes en imágenes del mundo real, obteniendo como resultado final un buen rendimiento y robustez.
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