Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12104/79990
Title: Algoritmos de optimización bio-inspirados aplicados a problemas de procesamiento de imágenes
Author: Reynoso López, María Margarita
Advisor/Thesis Advisor: López Franco, Carlos Alberto
López Franco, Michel Emanuel
Editors: CUCEI
Universidad de Guadalajara
Career: MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRONICA Y COMPUTACION
Keywords: Localizacion De Objetos;Robot;Correlacion Cruzada Normalizada;Optimizacion Por Enjambre De Partculas;Evolucion Diferencial
Issue Date: 31-Dec-1969
Publisher: Biblioteca Digital wdg.biblio
Universidad de Guadalajara
Abstract: Una tarea esencial para un robot es la de localización de objetos, ya sea para tomarlo deforma segura o evadirlo. Para reconocer este tipo de objetos es necesario la identicación dedicho objeto en una determinada zona, o bien, la aplicación de un método de Comparaciónde plantillas.Dentro de las técnicas de Comparación de plantillas, la Correlación Cruzada Normalizadaes un método efectivo para medir la similitud entre una plantilla y una sub-imagen, debido alas características propias de la función. Tal método, ha sido utilizado para resolver distintastareas roboticas y de procesamiento de imágenes. En esta tesis, utilizamos la CorrelaciónCruzada Normalizada como función objetivo, de tal forma que el resultado de la evaluaciónnos de posibilita tomar una decisión con facilidad en el proceso de optimización.Con respecto a los métodos de optimización, hacemos énfasis en los métodos estocásticos,dichos métodos han sido aplicados con éxito en diferentes áreas de investigación. En [22], losautores realizaron una comparación específicamente entre los algoritmos de Evolución Dife-rencial, Optimización por Enjambre de Partículas y Algoritmos Evolutivos, destacando queEvolución Diferencial tuvo el mejor desempeño en general. Basado en este estudio, se decidióelegir el algoritmo de Evolución Diferencial entre los demás. En denitiva, desarrollaremos laoptimización de la técnica de Comparación de plantillas, tomando la función de CorrelaciónCruzada Normalizada como función objetivo para el algoritmo de Evolución Diferencial.Con respecto al sensor visual, en este trabajo utilizamos un sensor RGB-D. El sensor RGB-D proporciona una imagen en RGB además de información de profundidad de formasimultánea. Dicho sensor ha mostrado un constante incremento en su uso y ha ganado popularidad,haciendo al sensor de más fácil implementación, y bajo costo. En esta tesis, se proponeun algoritmo de optimización de Comparación de plantillas, en el que se identique una subimagen,dada una plantilla, basado en la función de Correlación Cruzada Normalizada y elalgoritmo de Evolución Diferencial con datos obtenidos por un sensor RGB-D.
URI: https://wdg.biblio.udg.mx
https://hdl.handle.net/20.500.12104/79990
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