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Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 1
6000 4000 2000
PC3
0 −2000 −4000 −6000 −8000 −2000 −3000 −4000
6000 4000
−5000 PC2
2000 0
−6000
−2000
! JB:A ?3 $ -
PC1
M )J!
# - 1" -0 -. $ $ $ # .# -
Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 2
6000
4000
PC3
2000
0
−2000
−4000 6000 4000 6000
2000
4000 0
2000 0
−2000 PC2
−2000 −4000
! JDA ?3 $ -
−4000
PC1
M
# - 1" -0 -. $ $ $ # .# -
!
D.J
& Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 3
1000
PC3
500
0
−500
−1000 6000 4000
2000 0
2000 −2000
0
−4000 −6000
−2000
−8000 −4000
PC2
! J<A ?3 $ -
−10000
PC1
M
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M
@!
# - 1" -0 -. $ $ $ # .# -
Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 4
4000 3000 2000 1000 PC3
0 −1000 −2000 −3000 4000 3500
6000
3000 5500
2500 5000
2000 4500
1500 PC2
1000
! J> A ?3 $ -
4000
PC1
# - 1" -0 -. $ $ $ # .# - S:
M G * CH#$N ! #* N ) O %HM O N/ , 7+AO /A,H @HM ON
D
Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 5
2000 1500
PC3
1000 500 0 −500 −1000 2000 1000 0 −1000 −2000 −3000 −4000 PC2
! J W A ?3 $ -
2000 0 −2000 −4000 −6000 −8000 −10000
PC1
M
# - 1" -0 -. $ $ $ # .# -
Curva paramétrica Interpolada, Clase 1
6000 4000 2000
PC3
0 −2000 −4000 −6000 −8000 −1000 −2000
6000
−3000 4000
−4000 2000
−5000 0
−6000 PC2
−7000
−2000
! JQAKM )13 ! + 2
PC1
9J!
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Curva paramétrica Interpolada, Clase 2
6000
4000
PC3
2000
0
−2000
−4000 8000 6000
6000
4000
4000
2000
2000 0
0 −2000
−2000 −4000
PC2
! AKM )13 ! + 2
−4000
PC1
!
$ # ( # # -
Curva paramétrica Interpolada, Clase 3
1000
500
PC3
0
−500
−1000 6000 4000
2000 0
2000 −2000
0
−4000 −6000
−2000 PC2
−8000 −4000
−10000
! J1AKM )13 ! + 2
PC1
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M G * CH#$N ! #* N ) O %HM O N/ , 7+AO /A,H @HM ON Curva paramétrica Interpolada, Clase 4
4000 3000 2000
PC3
1000 0 −1000 −2000 −3000 4000 3500
6000
3000 5500
2500 5000
2000 4500
1500 1000
PC2
! AKM )13 ! + 2
4000
PC1
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Curva paramétrica Interpolada, Clase 5
2000 1500
PC3
1000 500 0 −500 −1000 2000 1000
4000
0
2000 0
−1000
−2000
−2000
−4000 −6000
−3000 PC2
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! =AKM )13 ! + 2
−8000 −10000
PC1
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Representación de la Apariencia por Curvas paramétricas Clase 1 Clase 2 Clase 3 Clase 4 Clase 5
6000 4000 2000
PC3
0 −2000 −4000 −6000 −8000 1
0.5
4
x 10
0
−0.5
PC1
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8000
6000
4000
2000
0
−2000
−4000
−6000
−8000
PC2
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Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 1
8000 7000 6000
PC3
5000 4000 3000 2000 1000 0 10000 0
5000 −2000 −4000
0 −6000 −5000
PC2
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−8000
PC1
M )J!
# - 1" -0 - -$ 2$ - !# .# - Curva paramétrica Interpolada, Clase 1
8000 7000 6000
PC3
5000 4000 3000 2000 1000 0 10000 0
5000
−1000 −2000 −3000
0
−4000 −5000
PC2
! <AKM )13 ! + 2
−5000
−6000 −7000
PC1
M )J
$ # ( -$ $ !# .# -
D>
& Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 2
6000 4000
PC3
2000 0 −2000 −4000 −6000 10000 4000
5000
2000 0 0
−2000 −4000 −5000
PC2
−6000
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PC1
M
# - 1" -0 - -$ 2$ - !# .# -
!
Curva paramétrica Interpolada, Clase 2
6000 4000 2000 PC3
0 −2000 −4000 −6000 10000 4000
5000
2000 0 0
−2000 −4000
PC2
−5000
−6000
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PC1
M
$ # ( -$ $ !# .# -
M G * CH#$N ! #* N ) O %HM O N/ , 7+AO /A,H @HM ON
DW
Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 3
3000 2000
PC3
1000 0 −1000 −2000 −3000 4000 10000
2000 0
5000 −2000
0 −4000
PC2
−5000
! QA+?3 $ -
PC1
M
# - 1" -0 - -$ 2$ - !# .# -
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Curva paramétrica Interpolada, Clase 3
3000 2000
PC3
1000 0 −1000 −2000 −3000 4000 10000
2000 8000 6000
0
4000 2000
−2000 PC2
0 −4000
−2000 −4000
! = AKM )13 ! + 2
PC1
M
$ # ( -$ $ !# .# -
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D1Q
& Representación de la Apariencia por Curva paramétrica −2000
Clase 4
−2500 −3000
PC3
−3500 −4000 −4500 −5000 −5500 −3000
−4000
−5000
−6000
−7000 PC1
1000
−2000
−1000
0
−3000
−4000
−5000
PC2
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M
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# - 1" -0 - -$ 2$ - !# .# - S:
Curva paramétrica Interpolada, Clase 4 −2000 −2500 −3000 −3500 PC3
−4000 −4500 −5000 −5500 −6000
−3000 −4000 −5000 −6000 −7000 PC1
1000
0
−2000
−1000
! = AKM )13 ! + 2
PC2
−3000
−4000
−5000
M
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M G * CH#$N ! #* N ) O %HM O N/ , 7+AO /A,H @HM ON
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Representación de la Apariencia por Curva paramétrica Clase 5
3500 3000 2500 2000
PC3
1500 1000 500 0 −500 −1000 10000 −1500 4000
5000 2000
0
0
−2000
−4000
−5000 PC1
PC2
! =1=A+?3 $ -
M
# - 1" -0 - -$ 2$ - !# .# -
D.!
Curva paramétrica Interpolada, Clase 5
3500 3000 2500 2000
PC3
1500 1000 500 0 −500 −1000 10000 −1500 4000
3000
5000 2000
1000
0 −1000 −2000 −3000 −4000 PC2
! =3:AKM )13 ! + 2
0 −5000 PC1
M
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D
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& Representación de la Apariencia por Curvas paramétricas Clase 1 Clase 2 Clase 3 Clase 4 Clase 5
8000
6000
4000
PC3
2000
0
−2000
−4000
1
−6000 10000
0.5 5000
0 −0.5
0 −5000
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4
x 10
−1 PC1
PC2
# - 1" -0 - -$ $ - !# -
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Representación de la Apariencia por Curvas paramétricas Clase 1 Clase 2 Clase 3 Clase 4 Clase 5
8000
6000
4000
PC3
2000
0
−2000
−4000
1
−6000 10000
0.5 5000
0 −0.5
0 −5000 PC2
4
x 10
−1 PC1
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3
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Ingresar ’ Imagenes
Adquisicion ’ de imagenes
’ Imagenes Preprocesador ’ de imagenes
’ Imagenes preprocesadas ’ Imagenes preprocesadas Reconocedor Generador del modelo
Objeto Clasificado
Modelo de Apariencia
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Objeto segmentado Normalizar ~ Tamano
Imagen normalizada Normalizar iluminacion ’
Imagen preprocesada
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’ Imagenes preprocesadas
’ Particion Particionar ensamble Obtener Matrices de Covarianza
Matrices Eigen ’ descomposicion
Modelo de Apariencia
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Modelos
Proyecciones
Proyectar a cada Eigenespacio
Calcular DFFEs
’ Imagenes preprocesadas
DFFEs
Clasificar
Objeto Clasificado
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Segundos
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30
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Segundos
25
20
15
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5
0
0
50
100
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200
250
300
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Indice de reconocimiento en Multi−Eigenespacios Particionados 100
Imágenes sin ruido Imagenes con ruido
95
90
85
Indice
80
75
70
65
60
55
0
5
10
15 20 25 Número de vistas
30
35
40
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Indice de reconocimiento sobre imÆgenes sin ruido
Indice de reconocimiento sobre imÆgenes con ruido Clase 1
100
100
90
90
80
80
70
70
60
60 Indice
Indice
Clase 1
50 40
50 40
40
30
40
30
30
20
30
20
20
20
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10
10
10
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0
0
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Nœmero de vistas
a
Nœmero de vistas
b
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Histogramas empilados 100 90 80 70
Indice
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15
20 Número de vistas
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35
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Indice de reconocimiento sobre imágenes sin ruido en Multi−Eigenespacios Particionados
100 90 80 70
Indice
60 50 40 30 20
40 35 30
10 25 0 20 19 18
20 15 17 16 15
Clases
14 13 12
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10 5 0
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Indice de reconocimiento sobre imágenes con ruido en Multi−Eigenespacios Particionados
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Indice
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Reconocimiento con imágenes sin ruido en Multi−Eigenespacios Particionados 100
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128x128 64x64 E1 32x32 E1 32x32 E2 32x32 E4 32x32 Ángulo de Inicio aleatorio 32x32 Ángulo de Inicio 45
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60 M−E Particionados Ruido agregado,M−E Particionados E. Universal Ruido agregado,E. Universal
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Tiempo de creación: Espacio Universal vs. Multi−Eigenespacios Particionados 10
9
E1, Tiempo medido Un único E1 Eigenespacio Universal
8
Tiempo en Horas
7
6
5
4
3
2
1
0
0
5
10 Número de clases
15
20
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Tiempo de creación en Multi−Eigenespacios Particionados 250
E1, Tiempo medido Aproximación lineal Ajuste minimos cuadrados
Tiempo en segundos
200
150
100
50
0
0
5
10 Número de clases
15
20
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