Estimación de profundidad a partir de imágenes infrarrojas

Carrera Arízaga, Diego (2016). Estimación de profundidad a partir de imágenes infrarrojas. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Estimación de profundidad a partir de imágenes infrarrojas
Author/s:
  • Carrera Arízaga, Diego
Contributor/s:
  • Crespo del Arco, José
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Software y Sistemas
Date: July 2016
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El objetivo principal de este trabajo de investigación consiste en desarrollar una solución informática en base a un conjunto de modelos capaces de estimar la profundidad o distancia, entre la cámara y un objeto en particular de una escena, utilizando imágenes infrarrojas cercanas. Para esto, se ha identificado las distintas técnicas de Aprendizaje Automático y Visión por Computador para clasificación y reconocimiento en imágenes, las cuales han sido utilizadas para el desarrollo de una aplicación de captura de imágenes y para la construcción de modelos de estimación de profundidad. La solución desarrollada ha permitido establecer valores de profundidad cercanos a los reales, en rangos intermedios de evaluación; como resultado de procesos de clasificación y regresión en base a árboles aleatorios. Este estudio concluye que es posible estimar la profundidad de un objeto en el espacio, si se logra una combinación apropiada de modelos de Aprendizaje Automático en capas.---ABSTRACT---The main objective of this research is to develop a software solution based on a set of models to estimate the depth or distance between a camera and a particular object in a scene, using near infrared images. To do this, it has been identified the different techniques of Machine Learning and Computer Vision for classification and recognition of images. These techniques have been used for the development of an application for image capturing, processing as well as to define a set of models for depth estimation The solution has measured depth values, close to the actual data; especially in the intermediate ranges assessment. This study concludes that it is possible to estimate the depth of an object in space, if an appropriate combination of machine learning models for classification and regression in layers, is developed.

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Item ID: 42934
DC Identifier: http://oa.upm.es/42934/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:42934
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 20 Jul 2016 09:06
Last Modified: 20 Jul 2016 09:07
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