1000 resultados para Signo visual
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Estudio que tiene como objetivo principal conocer y analizar las opiniones del profesorado que desarrolla su labor en el ??mbito de la Educaci??n Primaria en Asturias sobre la educaci??n inclusiva del alumnado ciego y con deficiencia visual grave. La investigaci??n se desarrolla bajo el paradigma cualitativo y desde un enfoque interpretativo, vali??ndose de una encuesta dise??ada espec??ficamente para tal fin como instrumento de recogida de datos. Del an??lisis de ??stos, se puede deducir que existe una actitud muy positiva hacia la inclusi??n educativa por parte de los distintos agentes que conviven con el alumnado de Educaci??n Primaria con discapacidad visual y ceguera en Asturias, pero dichas actitudes no se ven totalmente reflejadas en la escuela, dado que el concepto de inclusi??n no est?? plenamente asumido. Adem??s de acciones de pol??tica educativa comprometidas con la inclusi??n, que eviten la transitoriedad del profesorado, que doten de recursos suficientes y colaboren en la planificaci??n de proyectos espec??ficos en los centros, se hacen muy necesarias unas pol??ticas de formaci??n continua del profesorado. ??sta es una demanda que los propios docentes reclaman y que permitir??a una ruptura con el modelo pedag??gico tradicional aplicando nuevas metodolog??as que favorecer??an el desarrollo de culturas inclusivas que comenzar??an en la escuela para posteriormente llegar a extenderse a otros ??mbitos de la sociedad.
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Resumen en ingl??s
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Los dibujos de los niños son como sus relatos, sus movimientos, sus gestos, sus canciones inventadas (Coll, Elkonin, Freire, Gardner, Heathcote, Lowenfeld, Moll, Monereo, Read, Vygotsky). Expresan lo que viven, y cómo lo viven, su entorno, sus gustos, intereses, miedos… Aprenden a comunicarlo en los lenguajes que aprenden de los adultos, tanto verbales como corporales, visuales, musicales. Para entender el mundo adulto, ellos nos imitan, copian nuestros elementos y nos cuentan sus cosas. Pero poco a poco van eligiendo unos elementos y desechando otros que no les gustan o no les convencen, y se quedan con un lenguaje particular y propio, personalizado, de todos aquellos que han aprendido
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Aquesta tesi tracta sobre la combinació del control visual i la llum estructurada. El control visual clàssic assumeix que elements visuals poden ser fàcilment extrets de les imatges. Això fa que objectes d'aspecte uniforme o poc texturats no es puguin tenir en compte. En aquesta tesi proposem l'ús de la llum estructurada per dotar d'elements visuals als objectes independentment de la seva aparença. En primer lloc, es presenta un ampli estudi de la llum estructurada, el qual ens permet proposar un nou patró codificat que millora els existents. La resta de la tesi es concentra en el posicionament d'un robot dotat d'una càmara respecte diferents objectes, utilitzant la informació proveïda per la projecció de diferents patrons de llum. Dos configuracions han estat estudiades: quan el projector de llum es troba separat del robot, i quan el projector està embarcat en el robot juntament amb la càmara. Les tècniques proposades en la tesi estan avalades per un ampli estudi analític i validades per resultats experimentals.
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This thesis proposes a solution to the problem of estimating the motion of an Unmanned Underwater Vehicle (UUV). Our approach is based on the integration of the incremental measurements which are provided by a vision system. When the vehicle is close to the underwater terrain, it constructs a visual map (so called "mosaic") of the area where the mission takes place while, at the same time, it localizes itself on this map, following the Concurrent Mapping and Localization strategy. The proposed methodology to achieve this goal is based on a feature-based mosaicking algorithm. A down-looking camera is attached to the underwater vehicle. As the vehicle moves, a sequence of images of the sea-floor is acquired by the camera. For every image of the sequence, a set of characteristic features is detected by means of a corner detector. Then, their correspondences are found in the next image of the sequence. Solving the correspondence problem in an accurate and reliable way is a difficult task in computer vision. We consider different alternatives to solve this problem by introducing a detailed analysis of the textural characteristics of the image. This is done in two phases: first comparing different texture operators individually, and next selecting those that best characterize the point/matching pair and using them together to obtain a more robust characterization. Various alternatives are also studied to merge the information provided by the individual texture operators. Finally, the best approach in terms of robustness and efficiency is proposed. After the correspondences have been solved, for every pair of consecutive images we obtain a list of image features in the first image and their matchings in the next frame. Our aim is now to recover the apparent motion of the camera from these features. Although an accurate texture analysis is devoted to the matching pro-cedure, some false matches (known as outliers) could still appear among the right correspon-dences. For this reason, a robust estimation technique is used to estimate the planar transformation (homography) which explains the dominant motion of the image. Next, this homography is used to warp the processed image to the common mosaic frame, constructing a composite image formed by every frame of the sequence. With the aim of estimating the position of the vehicle as the mosaic is being constructed, the 3D motion of the vehicle can be computed from the measurements obtained by a sonar altimeter and the incremental motion computed from the homography. Unfortunately, as the mosaic increases in size, image local alignment errors increase the inaccuracies associated to the position of the vehicle. Occasionally, the trajectory described by the vehicle may cross over itself. In this situation new information is available, and the system can readjust the position estimates. Our proposal consists not only in localizing the vehicle, but also in readjusting the trajectory described by the vehicle when crossover information is obtained. This is achieved by implementing an Augmented State Kalman Filter (ASKF). Kalman filtering appears as an adequate framework to deal with position estimates and their associated covariances. Finally, some experimental results are shown. A laboratory setup has been used to analyze and evaluate the accuracy of the mosaicking system. This setup enables a quantitative measurement of the accumulated errors of the mosaics created in the lab. Then, the results obtained from real sea trials using the URIS underwater vehicle are shown.