Sobre un problema de optimización no-lineal en visión estereoscópica

[EN] Presentamos un método no lineal para la estimación de la geometría 3-D de una escena a partir de imágenes esteroscópicas. El problema principal consiste en calcular la posición relativa de las 2 cámaras a partir de un número de puntos que se corresponden en ambas cámaras. La posición relativa de las 2 cámaras viene dada por un vector de 7 parámetros : -X=(s,l,m,n,tx,ty,tz)-. Para calcular estos parámetros hay que minimizar una energía no-lineal del tipo E(x)=kAqxj donde A es una matriz 9x9 y q(X) es un vector función de X. En este trabajo presentamos un algoritmo para la busqueda de mínimos locales de E(X) basado en una modifcación del método de gradiente de paso óptimo. Presentamos algunas experiencias comparativas con otros métodos clásicos.

Re-identificación de personas en redes de sensores RGBD

[ES] Existe un creciente interés en detectar y analizar el comportamiento de personas en diferentes contextos empleando cámaras. Para resolver este tipo de problemas se han utilizado la visión por computador y los sensores de rango, es decir, las características visuales y la profundidad. La aparición de sensores RGBD más asequibles, por ejemplo Kinect, permite su aplicación intensiva en estos escenarios. Se aborda la utilización en entornos de interior de sensores RGBD para escenarios donde las condiciones de iluminación pueden ser variables, dificultando la aplicación de soluciones basadas exclusivamente en información visual. El uso de la información de profundidad permite ganar en robustez. Se adopta una configuración cenital para una red de sensores RGBD en el escenario de aplicación.

Análisis de la operación y fiabilidad de los recuperadores de energía comerciales basados en cámaras isobáricas instalados en Canarias y estudio de la adaptación de dichos equipos al régimen de operación variable a diferentes escalas

Máster Universitario en Eficiencia Energética (SIANI)