Modelado Y Reconocimiento De Objetos Usando Apariencia Y Multi-eigenespacios Particionados By Ricardo Solano Monje

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  • Words: 66,103
  • Pages: 163
      

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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

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−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

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# - 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

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D.!

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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

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 $ # (    #  # - 

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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D3:

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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 $ # (    #  # - 9:

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

−4000

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−8000 −10000

PC1

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D1D

&               



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

−1

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

    !  DA+?3    $ - 

−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

    !  > A+?3    $ - 

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

    ! 1W AKM )13 !  + 2  

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$ - !# .# -

=.!

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

 $ # (    -$  $  !# .# -

=

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

    ! =.J1A+?3    $ - 

M

@!

# - 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

 $ # (    -$  $  !# .# - S:

M  G * CH#$N  ! #*   N ) O %HM O N/ , 7+AO /A,H @HM ON

<

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

 $ # (    -$  $  !# .# -

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

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0.8

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0.7

0.6

0.5

0.4

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0.2

0.1

0

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0.7

0.65

0

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0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

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40

60

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160

180

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             Clase 1



Clase 2



  Clase 4

Clase 3

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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

Base de datos de modelos de Apariencia

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’ Imagenes Segmentar

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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Imágenes de 32 x 32 pixeles 3

2.5

2

Segundos

Tiempo en Eigendescomposición Tiempo en Multiplicación 1.5

1

0.5

0

0

50

100

150 Tamaño del ensamble

200

250

300

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Imágenes de 32 x 32 pixeles 120

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Imágenes de 128 x 128 pixeles 35

30

Tiempo en Eigendescomposición Tiempo en Multiplicación

Segundos

25

20

15

10

5

0

0

50

100

150 Tamaño del ensamble

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

10

10

10

10

0

0

0

0

Nœmero de vistas

a

Nœmero de vistas

b

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Histogramas empilados 100 90 80 70

Indice

60 50 40 30 20 10 0

0

5

10

15

20 Número de vistas

25

30

35

40

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Indice de reconocimiento sobre imágenes sin ruido en Multi−Eigenespacios Particionados

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Indice

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10 25 0 20 19 18

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Clases

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Indice de reconocimiento sobre imágenes con 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

11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

10 5 0

Número de vistas

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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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Reconocimiento con imágenes con ruido en Multi−Eigenespacios Particionados 100

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Indice

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10 12 Número de clases

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128x128 64x64 E1 32x32 E1 32x32 E2 32x32 E4 32x32 Ángulo de Inicio aleatorio 32x32 Ángulo de Inicio 45 16 18 20

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Espacio Universal vs. Multi−Eigenespacios Particionados 100

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Indice

60 M−E Particionados Ruido agregado,M−E Particionados E. Universal Ruido agregado,E. Universal

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Espacio Universal vs. Multi−Eigenespacios Particionados 100

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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

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