Processamento de imagens digitais para detecção e quantificação de defeitos na madeira serrada de coníferas de reflorestamento de uso não estrutural

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

A comparison of face and facial feature detectors based on the viola-jones general object detection framework

[EN]The human face provides useful information during interaction; therefore, any system integrating Vision- BasedHuman Computer Interaction requires fast and reliable face and facial feature detection. Different approaches have focused on this ability but only open source implementations have been extensively used by researchers. A good example is the Viola–Jones object detection framework that particularly in the context of facial processing has been frequently used.

Sviluppo di algoritmi per l'automazione di misure industriali

Oggi, grazie al continuo progredire della tecnologia, in tutti i sistemi di produzione industriali si trova almeno un macchinario che permette di automatizzare determinate operazioni. Alcuni di questi macchinari hanno un sistema di visione industriale (machine vision), che permette loro di osservare ed analizzare ciò che li circonda, dotato di algoritmi in grado di operare alcune scelte in maniera automatica. D’altra parte, il continuo progresso tecnologico che caratterizza la realizzazione di sensori di visione, ottiche e, nell’insieme, di telecamere, consente una sempre più precisa e accurata acquisizione della scena inquadrata. Oggi, esigenze di mercato fanno si che sia diventato necessario che macchinari dotati dei moderni sistemi di visione permettano di fare misure morfometriche e dimensionali non a contatto. Ma le difficoltà annesse alla progettazione ed alla realizzazione su larga scala di sistemi di visione industriali che facciano misure dimensioni non a contatto, con sensori 2D, fanno sì che in tutto il mondo il numero di aziende che producono questo tipo di macchinari sia estremamente esiguo. A fronte di capacità di calcolo avanzate, questi macchinari necessitano dell’intervento di un operatore per selezionare quali parti dell’immagine acquisita siano d’interesse e, spesso, anche di indicare cosa misurare in esse. Questa tesi è stata sviluppata in sinergia con una di queste aziende, che produce alcuni macchinari per le misure automatiche di pezzi meccanici. Attualmente, nell’immagine del pezzo meccanico vengono manualmente indicate le forme su cui effettuare misure. Lo scopo di questo lavoro è quello di studiare e prototipare un algoritmo che fosse in grado di rilevare e interpretare forme geometriche note, analizzando l’immagine acquisita dalla scansione di un pezzo meccanico. Le difficoltà affrontate sono tipiche dei problemi del “mondo reale” e riguardano tutti i passaggi tipici dell’elaborazione di immagini, dalla “pulitura” dell’immagine acquisita, alla sua binarizzazione fino, ovviamente, alla parte di analisi del contorno ed identificazione di forme caratteristiche. Per raggiungere l’obiettivo, sono state utilizzate tecniche di elaborazione d’immagine che hanno permesso di interpretare nell'immagine scansionata dalla macchina tutte le forme note che ci siamo preposti di interpretare. L’algoritmo si è dimostrato molto robusto nell'interpretazione dei diametri e degli spallamenti trovando, infatti, in tutti i benchmark utilizzati tutte le forme di questo tipo, mentre è meno robusto nella determinazione di lati obliqui e archi di circonferenza a causa del loro campionamento non lineare.

Untersuchungen zum Sehen von bewegten Objekten beim Goldfisch (Carassius auratus)

In der vorliegenden Arbeit wurde das Objektbewegungssehen des Goldfischs betrachtet. Zuerst musste eine geeignete Methode gefunden werden, diese Form der Bewegungswahrnehmung untersuchen zu können, da bisherige Experimente zum Bewegungssehen beim Goldfisch ausschließlich mit Hilfe der optomotorischen Folgereaktion gemacht wurden. Anschließend sollte die Frage geklärt werden, ob das Objektbewegungssehen genau wie das Bewegungssehen einer Großfeldbewegung farbenblind ist und welcher Zapfentyp daran beteiligt ist. Die Verwendung eines Zufallpunktmusters zur Dressur auf ein bewegtes Objekt hat sich als äußert erfolgreich herausgestellt. Diese Methode hat den Vorteil, dass sich die Versuchstiere ausschließlich aufgrund der Bewegungsinformation orientieren können. In den Rot-Grün- und Blau-Grün-Transferversuchen zeigte sich, dass das Objektbewegungssehen beim Goldfisch farbenblind ist, aber erstaunlicherweise nicht vom L-Zapfen vermittelt wird, sondern wahrscheinlich vom M-Zapfen. Welchen Vorteil es haben könnte, dass für die verschiedenen Formen der Bewegungswahrnehmung verschiedene Eingänge benutzt werden, kann mit diesen Versuchen nicht geklärt werden. Farbenblindheit des Bewegungssehens scheint eine Eigenschaft visueller Systeme allgemein zu sein. Beim Menschen ist diese Frage im Moment noch nicht geklärt und wird weiterhin diskutiert, da es sowohl Experimente gibt, die zeigen, dass es farbenblind ist, als auch andere, die Hinweise darauf geben, dass es nicht farbenblind ist. Der Vorteil der Farbenblindheit eines bewegungsdetektierenden visuellen Systems zeigt sich auch in der Technik beim Maschinen Sehen. Hier wird ebenfalls auf Farbinformation verzichtet, was zum einen eine Datenreduktion mit sich bringt und zum anderen dazu führt, dass korrespondierende Bildpunkte leichter gefunden werden können. Diese werden benötigt, um Bewegungsvektoren zu bestimmen und letztlich Bewegung zu detektieren.

Un'analisi dell'impatto dell'informatica sul mercato del lavoro

In questa analisi si cercherà di comprendere cosa caratterizza questa l'ondata di progresso tecnologico che sta cambiando il mercato del lavoro. Il principale aspetto negativo di questo progresso si chiama "Technological Unemployment". Benché gli esperti si trovino in disaccordo su quali siano le cause della persistente alta disoccupazione, Brynjolfsson e McAfee puntano il dito contro l'automazione che ha soppiantato i lavori ripetitivi delle aziende. Tuttavia, è anche vero che il progresso ha sempre portato aumenti di produttività, e soprattutto nuovi tipi di occupazioni che hanno compensato la perdita di posti di lavoro, nel medio-lungo termine. Keynes evidenzia che la disoccupazione dovuta alla scoperta di strumenti economizzatori di manodopera procede con ritmo più rapido di quello con cui riusciamo a trovare nuovi impieghi per la manodopera stessa. Da ciò si crea ansia per il futuro, più o meno motivata. Gli stessi esperti sono spaccati a metà tra chi ha fiducia nei possibili risvolti positivi del progresso e chi invece teme possa comportare scenari catastrofici. Le macchine ci rubano lavoro o ci liberano da esso? Con questa ricerca ci si pone l'obiettivo di analizzare le effettive prospettive dei prossimi decenni. Nel capitolo 2 che è il corpo della tesi prenderemo soprattutto in conto il lavoro accademico di Frey ed Osborne dell'Oxford Martin School, intitolato "The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?" (2013). Essi sono stati tra i primi a studiare e quantificare cosa comporteranno le nuove tecnologie in termini di impiego. Il loro obiettivo era individuare le occupazioni a rischio, da qui a vent'anni, nel mercato del lavoro degli Stati Uniti e la relazione che intercorre tra la loro probabilità di essere computerizzati e i loro salari e livello d'istruzione medi, il tutto valutato attraverso l'ausilio di una nuova metodologia che si vedrà nel dettaglio. A conclusioni simili alle loro, per certi aspetti, è successivamente giunto anche Autor; tra l'altro viene spesso citato per altre sue opere dagli stessi Frey e Osborne, che usano le sue categorizzazioni per impostare la struttura del loro calcolo dell'automatizzabilità dei lavori utilizzando i recenti miglioramenti nelle scienze ingegneristiche quali ML (Machine Learning ad esempio Data mining, Machine vision, Computational statistics o più in generale AI) e MR (Mobile robotics) come strumenti di valutazione. Oltre alle sue ricerche, si presenteranno brevemente i risultati di un recente sondaggio tenuto dal Pew Research Center in cui importanti figure dell'informatica e dell'economia esprimono il loro giudizio sul futuro panorama del mondo del lavoro, considerando l'imminente ondata di innovazioni tecnologiche. La tesi si conclude con un'elaborazione personale. In questo modo si prenderà coscienza dei problemi concreti che il progresso tecnologico potrebbe procurare, ma anche dei suoi aspetti positivi.

Uncalibrated Near-Light Photometric Stereo

In this work we solve the uncalibrated photometric stereo problem with lights placed near the scene. We investigate different image formation models and find the one that best fits our observations. Although the devised model is more complex than its far-light counterpart, we show that under a global linear ambiguity the reconstruction is possible up to a rotation and scaling, which can be easily fixed. We also propose a solution for reconstructing the normal map, the albedo, the light positions and the light intensities of a scene given only a sequence of near-light images. This is done in an alternating minimization framework which first estimates both the normals and the albedo, and then the light positions and intensities. We validate our method on real world experiments and show that a near-light model leads to a significant improvement in the surface reconstruction compared to the classic distant illumination case.

Road environment modeling using robust perspective analysis and recursive Bayesian segmentation

Recently, vision-based advanced driver-assistance systems (ADAS) have received a new increased interest to enhance driving safety. In particular, due to its high performance–cost ratio, mono-camera systems are arising as the main focus of this field of work. In this paper we present a novel on-board road modeling and vehicle detection system, which is a part of the result of the European I-WAY project. The system relies on a robust estimation of the perspective of the scene, which adapts to the dynamics of the vehicle and generates a stabilized rectified image of the road plane. This rectified plane is used by a recursive Bayesian classi- fier, which classifies pixels as belonging to different classes corresponding to the elements of interest of the scenario. This stage works as an intermediate layer that isolates subsequent modules since it absorbs the inherent variability of the scene. The system has been tested on-road, in different scenarios, including varied illumination and adverse weather conditions, and the results have been proved to be remarkable even for such complex scenarios.

Adaptable Bayesian classifier for spatiotemporal nonparametric moving object detection strategies

Electronic devices endowed with camera platforms require new and powerful machine vision applications, which commonly include moving object detection strategies. To obtain high-quality results, the most recent strategies estimate nonparametrically background and foreground models and combine them by means of a Bayesian classifier. However, typical classifiers are limited by the use of constant prior values and they do not allow the inclusion of additional spatiodependent prior information. In this Letter, we propose an alternative Bayesian classifier that, unlike those reported before, allows the use of additional prior information obtained from any source and depending on the spatial position of each pixel.

Advanced background modeling with RGB-D sensors through classifiers combination and inter-frame foreground prediction

An innovative background modeling technique that is able to accurately segment foreground regions in RGB-D imagery (RGB plus depth) has been presented in this paper. The technique is based on a Bayesian framework that efficiently fuses different sources of information to segment the foreground. In particular, the final segmentation is obtained by considering a prediction of the foreground regions, carried out by a novel Bayesian Network with a depth-based dynamic model, and, by considering two independent depth and color-based mixture of Gaussians background models. The efficient Bayesian combination of all these data reduces the noise and uncertainties introduced by the color and depth features and the corresponding models. As a result, more compact segmentations, and refined foreground object silhouettes are obtained. Experimental results with different databases suggest that the proposed technique outperforms existing state-of-the-art algorithms.

Multi-model fitting based on minimum spanning tree

This paper presents a novel approach to the computation of primitive geometrical structures, where no prior knowledge about the visual scene is available and a high level of noise is expected. We based our work on the grouping principles of proximity and similarity, of points and preliminary models. The former was realized using Minimum Spanning Trees (MST), on which we apply a stable alignment and goodness of fit criteria. As for the latter, we used spectral clustering of preliminary models. The algorithm can be generalized to various model fitting settings, without tuning of run parameters. Experiments demonstrate the significant improvement in the localization accuracy of models in plane, homography and motion segmentation examples. The efficiency of the algorithm is not dependent on fine tuning of run parameters like most others in the field.

Electronic Perception Technology Applications in Food Service

Electronic Perception Technology (EPT) enables automated equipment to gain artificial sight commonly referred to as "machine-vision” by employing specialty software and embedded sensors to create a “Visual" input field that can be used as a front-end application for transactional behavior. The authors review this new technology and present feasible future applications to the food service industry in enhancing guest services while providing a competitive advantage.