| dc.creator | Osorio Arroyave, Estéfany | |
| dc.date | 2015-10-16T21:10:35Z | |
| dc.date | 2021-11-02T23:22:49Z | |
| dc.date | 2015-10-16T21:10:35Z | |
| dc.date | 2021-11-02T23:22:49Z | |
| dc.date | 2015 | |
| dc.identifier | T681.25 O83;6310000112390 F3421 | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/11059/5474 | |
| dc.description | Las aplicaciones industriales y comerciales en el mundo moderno son cada día más complejas. El nivel de automatización que requiere la industria contemporánea con el fin de ser competitiva, exige de la utilización de sensórica más compleja y de sistemas de control con mejor capacidad de toma de decisiones. Los sensores ópticos, y en especial las cámaras de video, surgen como una solución de instrumentación eficiente para un gran número de aplicaciones
donde la sensórica tradicional aún no puede proveer opciones. Sin embargo, el uso de estos sensores requiere del diseño de programas de computador capaces de procesar y utilizar esta información y que son implementados utilizando una serie de metodologías matemáticas, geométricas y estadísticas, que en conjunto se conocen como visión por computador. Este trabajo presenta el desarrollo de una herramienta para la detección y clasificación de
objetos cuya morfología es el factor discriminante más importante. Se presenta un metodología basada en el descriptor morfológico conocido como Histograma de Gradientes Orientados, o HOG por sus siglas en inglés Histogram of Oriented Gradients. Este descriptor alimenta una
máquina de vectores de soporte que permite realizar la clasificación del objeto deseado. Como HOG es un descriptor de muy alta dimensionalidad, el costo computacional de calcularlo es significativo dentro de la aplicación y se convierte en la etapa crítica del sistema. Se propone una reducción sistemática de la dimensionalidad de HOG mediante la identificación de aquellos bloques del descriptor que no ofrecen ningún poder discriminante, para así no tener que
calcularlos y mejorar la eficiencia general del sistema. Esta idea general se prueba en bases de datos estandarizadas, y en aplicaciones locales de naturaleza industrial como la identificación de botellas y la identificación de peatones desde vehículos en movimiento. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Pereira : Universidad Tecnológica de Pereira | |
| dc.publisher | Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica, Física y Ciencias de la Computación | |
| dc.publisher | Ingeniería Eléctrica | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | |
| dc.rights | EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE PEREIRA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Sensores industriales | |
| dc.subject | Automatización de máquinas | |
| dc.subject | Sistemas de control adaptables | |
| dc.subject | Cámara de vídeo | |
| dc.title | Detección automatizada de objetos en secuencias de video utilizando histogramas de gradientes orientados | |
| dc.type | bachelorThesis | |
| dc.type | acceptedVersion | |
