Estimación de profundidad a partir de imágenes infrarrojas

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

Descripción

Título: Estimación de profundidad a partir de imágenes infrarrojas
Autor/es:
  • Carrera Arízaga, Diego
Director/es:
  • Crespo del Arco, José
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Software y Sistemas
Fecha: Julio 2016
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

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.

Más información

ID de Registro: 42934
Identificador DC: http://oa.upm.es/42934/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:42934
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 20 Jul 2016 09:06
Ultima Modificación: 20 Jul 2016 09:07
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