Eigen Faces: Detecció, Classificació/Reconeixement de cares

En aquest projecte es pretén utilitzar mètodes coneguts com ara Viola&Jones (detecció) i EigenFaces (reconeixement) per a detectar i reconèixer cares dintre d’imatges de vídeo. Per a aconseguir aquesta tasca cal partir d’un conjunt de dades d’entrenament per a cada un dels mètodes (base de dades formada per imatges i anotacions manuals). A partir d’aquí, l’aplicació, ha de ser capaç de detectar cares en noves imatges i reconèixer-les (identificar de quina cara es tracta)

Reconeixement d’escenes de la ciutat de Girona a partir del contingut d’imatges

Desenvolupament una aplicació informàtica basada en un sistema de visió per computador, la qual permeti donar una resposta en forma d'informació a partir d'una query d'una imatge que conté una escena o objecte en concret de manera que permeti reconèixer els objectes que apareixen en una imatge per llavors donar informació referent al contingut de la imatge a l’usuari que ha fet la consulta. Resumint, es tracta d’analitzar, dissenyar i construir un sistema de visió per computador capaç de reconèixer objectes d’interès en imatges

Classificació i reconeixement de vídeo

El principal objectiu d’aquest projecte és aconseguir classificar diferents vídeos d’esports segons la seva categoria. Els cercadors de text creen un vocabulari segons el significat de les diferents paraules per tal de poder identificar un document. En aquest projecte es va fer el mateix però mitjançant paraules visuals. Per exemple, es van intentar englobar com a una única paraula les diferents rodes que apareixien en els cotxes de rally. A partir de la freqüència amb què apareixien les paraules dels diferents grups dins d’una imatge vàrem crear histogrames de vocabulari que ens permetien tenir una descripció de la imatge. Per classificar un vídeo es van utilitzar els histogrames que descrivien els seus fotogrames. Com que cada histograma es podia considerar un vector de valors enters vàrem optar per utilitzar una màquina classificadora de vectors: una Support vector machine o SVM

Object and Scene Classification: what does a Supervised Approach Provide us?

Given a set of images of scenes containing different object categories (e.g. grass, roads) our objective is to discover these objects in each image, and to use this object occurrences to perform a scene classification (e.g. beach scene, mountain scene). We achieve this by using a supervised learning algorithm able to learn with few images to facilitate the user task. We use a probabilistic model to recognise the objects and further we classify the scene based on their object occurrences. Experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal. Object recognition performance is compared to the approaches of He et al. (2004) and Marti et al. (2001) using their own datasets. Furthermore an unsupervised method is implemented in order to evaluate the advantages and disadvantages of our supervised classification approach versus an unsupervised one

Scene Classification Using a Hybrid Generative/Discriminative Approach

We investigate whether dimensionality reduction using a latent generative model is beneficial for the task of weakly supervised scene classification. In detail, we are given a set of labeled images of scenes (for example, coast, forest, city, river, etc.), and our objective is to classify a new image into one of these categories. Our approach consists of first discovering latent ";topics"; using probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature here applied to a bag of visual words representation for each image, and subsequently, training a multiway classifier on the topic distribution vector for each image. We compare this approach to that of representing each image by a bag of visual words vector directly and training a multiway classifier on these vectors. To this end, we introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors and then investigate the classification performance under changes in the size of the visual vocabulary, the number of latent topics learned, and the type of discriminative classifier used (k-nearest neighbor or SVM). We achieve superior classification performance to recent publications that have used a bag of visual word representation, in all cases, using the authors' own data sets and testing protocols. We also investigate the gain in adding spatial information. We show applications to image retrieval with relevance feedback and to scene classification in videos

A concurrent region growing algorithm guided by circumscribed contours

Image segmentation of natural scenes constitutes a major problem in machine vision. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. This approach begins by detecting the main contours of the scene which are later used to guide a concurrent set of growing processes. A previous analysis of the seed pixels permits adjustment of the homogeneity criterion to the region's characteristics during the growing process. Since the high variability of regions representing outdoor scenes makes the classical homogeneity criteria useless, a new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed. Experimental results have proven the reliability of the proposed approach

Model-based objects recognition in industrial environments for autonomous vehicles control

Behavior-based navigation of autonomous vehicles requires the recognition of the navigable areas and the potential obstacles. In this paper we describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist the navigation of autonomous vehicles that operate in industrial environments. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using a rule-based cooperative expert system

Model-based objects recognition in man-made environments

We describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist autonomous vehicles navigation. The system is intended to operate in man-made environments. Behavior-based navigation of autonomous vehicles involves the recognition of navigable areas and the potential obstacles. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using CEES, the C++ embedded expert system shell developed in the Systems Engineering and Automatic Control Laboratory (University of Girona) as a specific rule-based problem solving tool. It has been especially conceived for supporting cooperative expert systems, and uses the object oriented programming paradigm

A Camera-Projector System for Robot Positioning by Visual Servoing

Positioning a robot with respect to objects by using data provided by a camera is a well known technique called visual servoing. In order to perform a task, the object must exhibit visual features which can be extracted from different points of view. Then, visual servoing is object-dependent as it depends on the object appearance. Therefore, performing the positioning task is not possible in presence of nontextured objets or objets for which extracting visual features is too complex or too costly. This paper proposes a solution to tackle this limitation inherent to the current visual servoing techniques. Our proposal is based on the coded structured light approach as a reliable and fast way to solve the correspondence problem. In this case, a coded light pattern is projected providing robust visual features independently of the object appearance

Reconeixement de cd-roms musicals mitjançant visió per computador

Dissenyar, implementar i testejar un sistema per classificar imatges: disseny d’un sistema que primer aprèn com són les imatges d’una classe a partir d’un conjunt d’imatges d’entrenament i després és capaç de classificar noves imatges assignant-les-hi l’ etiqueta corresponent a una de les classes “apreses”. Concretament s’analitzen caràtules de cd-roms, les quals s’han de reconèixer per després reproduir automàticament la música del seu àlbum associat

Docència: L'ACME a l'Escola Politècnica Superior. Presentació de la plataforma ACME (Avaluació Continuada i Millora de l'Ensenyament), desenvolupada pel Departament d'Informàtica i Matemàtica Aplicada de l'UdG

La plataforma ACME (Avaluació Continuada i Millora de l’Ensenyament), desenvolupada en el nostre departament, és una plataforma virtual de suport a la docència de les matemàtiques de l’EPS des de ja fa uns anys. Actualment es fa servir en totes les titulacions d’àmbit tecnològic i científic de la Universitat de Girona. L’esperit de la plataforma és el de funcionar com a quadern d’activitats de l’alumne

Pràctiques en empreses en els estudis d'informàtica: dels convenis de cooperació educativa a les estades en entorns laborals

Les pràctiques en empresa tenen una gran importància en els Estudis de Informàtica. L’experiència d’incorporar-se al món laboral en els darrers cursos acadèmics, poder veure com es treballa des d’un departament informàtic o poder treballar amb els Sistemes de Informació d’una organització és un factor que motiva enormement a l’estudiant, al mateix temps que aprèn hàbits de treball i nous entorns informàtics. En aquest article es presenta l’evolució que han tingut aquestes pràctiques en els darrers cinc anys en els estudis de Informàtica impartits des de l’Escola Politècnica Superior (EPS) de la Universitat de Girona (UdG). Tradicionalment, aquest primer contacte amb l’empresa sol passar quasi sempre a través d’un Conveni de Cooperació Educativa (CCE) que pot comportar un atorgament de fins a 12 crèdits per equivalència per la seva estada de pràctiques. Analitzarem els resultats d’aquest període, avaluant les deficiències que hem detectat i presentarem el nou sistema que ens ha de servir de guia de cares als nous estudis de grau en Informàtica

Proyectos en empresas: la experiencia de Ingeniería Informática Empresarial

Esta comunicación tiene por objetivo exponer la experiencia a la fecha de la participación de las empresas en el proceso de formación -bajo un enfoque de desarrollo de competencias- de los Ingenieros en Informática Empresarial de la Universidad de Talca (Chile). En primer lugar se presenta la carrera y el contexto en el que se inserta, así como los principios que guiaron la construcción de su plan de estudios, entre los cuales destaca su orientación hacia la innovación y la enseñanza dual, lo que implica la activa participación de las empresas en el proceso de formación. Esto último implica la aplicación de una metodología de enseñanza dominada por el aprendizaje basado en problemas, lo que conlleva necesariamente a una fuerte vinculación con empresas. Posteriormente se presentan los resultados de esta experiencia desde la perspectiva de los alumnos y de las empresas que permiten identificar las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas detectadas. Partir de allí se desprenden algunas acciones a seguir con miras a superar las debilidades encontradas

Plan de orientación y acogida para un nuevo título de grado acorde al EEES en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid

El alumno percibe una gran diferencia entre la educación secundaria y la educación universitaria al comenzar sus estudios de grado. Los programas de orientación que ayudan a afianzar la integración social y académica de los alumnos de nuevo ingreso contribuyen a evitar el abandono de los estudios iniciados en un centro universitario. La Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FI-UPM) cuenta con cuatro años de experiencia en la implantación de un programa de mentoría para la orientación y acogida de alumnos de nuevo ingreso, contribuyendo, junto a otras medidas, a una disminución notable de la tasa de abandono. Este bagaje ha permitido la definición de un Plan de Orientación y Acogida para el nuevo título acorde con el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), que incluye tres acciones de carácter complementario. En primer lugar, el Proyecto de Inicio para Alumnos de Nuevo Ingreso, el cual combina los aspectos de orientación y acogida con la realización de un proyecto en equipo en los primeros cuatro días del curso que permite la evaluación de las competencias de trabajo en equipo y presentación oral. En segundo lugar, el Plan de Acción Tutorial tiene como objetivo orientar al alumno a lo largo de toda la carrera universitaria, en especial en lo referente a la matriculación, para aumentar la eficiencia del alumno en los créditos superados frente a los matriculados. Como tercera acción, el Proyecto Mentor se complementa con las dos anteriores al proporcionar una orientación entre iguales, la cual tiene que acomodarse a las nuevas condiciones en las que se desarrollan los planes de estudio acordes al EEES

A new approach to real time traffic sign recognition based on colour information

The automatic interpretation of conventional traffic signs is very complex and time consuming. The paper concerns an automatic warning system for driving assistance. It does not interpret the standard traffic signs on the roadside; the proposal is to incorporate into the existing signs another type of traffic sign whose information will be more easily interpreted by a processor. The type of information to be added is profuse and therefore the most important object is the robustness of the system. The basic proposal of this new philosophy is that the co-pilot system for automatic warning and driving assistance can interpret with greater ease the information contained in the new sign, whilst the human driver only has to interpret the "classic" sign. One of the codings that has been tested with good results and which seems to us easy to implement is that which has a rectangular shape and 4 vertical bars of different colours. The size of these signs is equivalent to the size of the conventional signs (approximately 0.4 m2). The colour information from the sign can be easily interpreted by the proposed processor and the interpretation is much easier and quicker than the information shown by the pictographs of the classic signs