Modelado del contexto geométrico para el reconocimiento de objetos
Ver/Abrir
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/25741
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España
Colecciones
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemTítulo
Modelado del contexto geométrico para el reconocimiento de objetosFecha
2017Cita bibliográfica
Ruíz-Sarmiento, J.R., Galindo, C., González-Jiménez, J. Modelado del contexto geométrico para el reconocimiento de objetos. En Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática, Gijón, 6-8 de Septiembre de 2017 (pp.860-867). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0860 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0860
Resumen
[Resumen] El reconocimiento de objetos es una tarea clave para dotar de cierta autonomía a un robot móvil. Los métodos de reconocimiento tradicionales han alcanzado un éxito aceptable empleando información sobre la apariencia y/o la geometría de los objetos, aunque pueden presentar resultados ambiguos. Persiguiendo mitigar esta desventaja, en este trabajo se estudia cómo modelar información sobre el contexto geométrico de los objetos, la cual resulta útil para inclinar la balanza en reconocimientos ambiguos, de tal manera que se alcance un reconocimiento tan exitoso como sea posible. Para ello hemos recurrido a los campos aleatorios condicionales como herramienta de modelado, y a Robot@Home como conjunto de datos para la evaluación. Con estas premisas se han alcanzado conclusiones interesantes para cualquier sistema reconocedor empleando información contextual.
Palabras clave
Reconocimiento de objetos
Contexto geométrico
Campos aleatorios condicionales
Robots de servicio
Contexto geométrico
Campos aleatorios condicionales
Robots de servicio
Versión del editor
Derechos
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España
ISBN
978-84-16664-74-0 (UOV) 978-84-9749-774-9 (UDC electrónico)