74 resultados para Webcam


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The use of iris recognition for human authentication has been spreading in the past years. Daugman has proposed a method for iris recognition, composed by four stages: segmentation, normalization, feature extraction, and matching. In this paper we propose some modifications and extensions to Daugman's method to cope with noisy images. These modifications are proposed after a study of images of CASIA and UBIRIS databases. The major modification is on the computationally demanding segmentation stage, for which we propose a faster and equally accurate template matching approach. The extensions on the algorithm address the important issue of pre-processing that depends on the image database, being mandatory when we have a non infra-red camera, like a typical WebCam. For this scenario, we propose methods for reflection removal and pupil enhancement and isolation. The tests, carried out by our C# application on grayscale CASIA and UBIRIS images show that the template matching segmentation method is more accurate and faster than the previous one, for noisy images. The proposed algorithms are found to be efficient and necessary when we deal with non infra-red images and non uniform illumination.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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Computational Vision stands as the most comprehensive way of knowing the surrounding environment. Accordingly to that, this study aims to present a method to obtain from a common webcam, environment information to guide a mobile differential robot through a path similar to a roadway.

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Computational Vision stands as the most comprehensive way of knowing the surrounding environment. Accordingly to that, this study aims to present a method to obtain from a common webcam, environment information to guide a mobile differential robot through a path similar to a roadway.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de redes de Comunicação e Multimédia

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Dissertação de mestrado em Ciências da Comunicação (área de especialização em Informação e Jornalismo)

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"Es tracta d'un projecte dividit en dues parts independents però complementàries, realitzades per autors diferents. Aquest document conté originàriament altre material i/o programari només consultable a la Biblioteca de Ciència i Tecnologia"

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En aquest projecte s’ha implementat un sistema de control per a les bombes microfluídiques LPVX de The Lee Company funcionant a mode de xeringa. El sistema consisteix en un circuit controlador basat en el microxip UDN 296 B de Allegro MicroSystems, que conté dos Ponts en H per a controlar motors pas a pas i dos mòduls de Modulació d’Amplada de Polsos (PWM), governat a partir d’un programa de control com a instrument virtual dissenyat sota l’entorn LabVIEW. El programa de control permet indicar la quantitat de volum a aspirar o dispensar per la bomba i escollir entre una execució simple o una de continuada, podent-ne controlar en aquest segona opció el temps entre execució i execució. El programa també permet visualitzar el procés mitjançant la obtenció de la imatge d’una webcam amb DirectShow. Finalment també permet el control remot de l’Instrument Virtual a través de la xarxa d’Internet.

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Estudio de diferentes alternativas para detectar el movimiento de la cara de un usuario delante de la pantalla de un ordenador. Realización de una aplicación capaz de desplazar el mouse de forma relativa y realizar clicks de una forma sencilla mediante la cabeza del usuario con una webcam de bajo coste.

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En este proyecto se han implementado dos sistemas: un sistema de gestión ytratamiento de la interacción multiusuario y un sistema de input mediante WebCam para lalocalización de usuarios, el cual se comunica con el sistema de gestión a través de XML. Se ha intentado conseguir un nivel de abstracción elevado de cara a que los futuros sistemas de interacción puedan añadir las funcionalidades implementadas para este proyecto.La idea nace de la limitación vigente de los sistemas interactivos que utilizan pantallasmultitouch ya que no existe ningún sistema que gestione a los múltiples usuarios que puedan interactuar al mismo tiempo en ellas. Se ha analizado el sistema de Vogel, en el cual se han intentado mejorar y solucionar ciertos aspectos de la interacción multiusuario.Se han diseñado e implementado dos métodos para tratar la gestión de la interacciónmultiusuario: sistema de elementos interactivos instanciables así como un sistema de cola (queue) dentro de los propios elementos interactivos. Todo ello basado en la idea de las áreasde interacción de los usuarios la cual es posible gracias al sistema de detección de presencias.Así pues, a través de este proyecto final de carrera se quiere mostrar que la interacciónmultiusuario en los sistemas interactivos periféricos puede gestionarse a través de diferentes métodos y de este modo mejorar la experiencia de los usuarios durante todo el proceso de interacción.

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Aquest projecte consisteix en acoblar una càmera web uEye en una de les extremitats d'un robot industrial (ABB Irc5). Aquest robot, es mourà en cas què es detecti una cara a través de la webcam. L'objectiu és intentar que la cara es situï sempre al mig de la imatge captada per la càmera. Podem dividir les tasques d'aquest projecte amb 4 fases diferents. A continuació expliquem les diferents etapes. La Càmera uEye s'encarrega de capturar imatges i passar-les a un PC utilitzant Python. La funció de Detecció de Cares ens indica la posició i dimensions de la cara. Tot seguit, la funció LabJack s'encarrega de canviar els valors digitals de les 5 senyals mitjançant programació amb Python. Per últim el Robot ABB interpreta el valor d'aquestes 5 senyals i es desplaça mitjançant petits increments amb l'objectiu de situar la cara al mig de la imatge capturada.

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En los tiempos que corren la robótica forma uno de los pilares más importantes en la industria y una gran noticia para los ingenieros es la referente a las ventas de estos, ya que en 2013, unos 179.000 robots industriales se vendieron en todo el mundo, de nuevo un máximo histórico y un 12% más que en 2012 según datos de la IFR (International Federation of Robotics). Junto a esta noticia, la robótica colaborativa entra en juego en el momento que los robots y los seres humanos deben compartir el lugar de trabajo sin que nos veamos excluidos por las maquinas, por lo tanto lo que se intenta es que los robots mejoren la calidad del trabajo al hacerse cargo de los trabajos peligrosos, tediosos y sucios que no son posibles o seguros para los seres humanos. Otro concepto muy importante y directamente relacionado con lo anterior que está muy en boga y se escucha desde hace relativamente poco tiempo es el de la fabrica del futuro o “Factory Of The Future” la cual intenta que los operarios y los robots encuentren la sintonía en el entorno laboral y que los robots se consideren como maquinaria colaborativa y no como sustitutiva, considerándose como uno de los grandes nichos productivos en plena expansión. Dejando a un lado estos conceptos técnicos que nunca debemos olvidar si nuestra carrera profesional va enfocada en este ámbito industrial, el tema central de este proyecto está basado, como no podía ser de otro modo, en la robótica, que junto con la visión artificial, el resultado de esta fusión, ha dado un manipulador robótico al que se le ha dotado de cierta “inteligencia”. Se ha planteado un sencillo pero posible proceso de producción el cual es capaz de almacenar piezas de diferente forma y color de una forma autónoma solamente guiado por la imagen capturada con una webcam integrada en el equipo. El sistema consiste en una estructura soporte delimitada por una zona de trabajo en la cual se superponen unas piezas diseñadas al efecto las cuales deben ser almacenadas en su lugar correspondiente por el manipulador robótico. Dicho manipulador de cinemática paralela está basado en la tecnología de cables, comandado por cuatro motores que le dan tres grados de libertad (±X, ±Y, ±Z) donde el efector se encuentra suspendido sobre la zona de trabajo moviéndose de forma que es capaz de identificar las características de las piezas en situación, color y forma para ser almacenadas de una forma ordenada según unas premisas iníciales.

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Aquest projecte consisteix en acoblar una càmera web uEye en una de les extremitats d'un robot industrial (ABB Irc5). Aquest robot, es mourà en cas què es detecti una cara a través de la webcam. L'objectiu és intentar que la cara es situï sempre al mig de la imatge captada per la càmera. Podem dividir les tasques d'aquest projecte amb 4 fases diferents. A continuació expliquem les diferents etapes. La Càmera uEye s'encarrega de capturar imatges i passar-les a un PC utilitzant Python. La funció de Detecció de Cares ens indica la posició i dimensions de la cara. Tot seguit, la funció LabJack s'encarrega de canviar els valors digitals de les 5 senyals mitjançant programació amb Python. Per últim el Robot ABB interpreta el valor d'aquestes 5 senyals i es desplaça mitjançant petits increments amb l'objectiu de situar la cara al mig de la imatge capturada.

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The aim of this research was to understand the reasoning developed by medical students in a public university in Brazil. This research on education included semi-structured interviews and film recordings of interns discussing 10 clinical cases. A sample of 16 interns analyzed cases presented on a notebook computer with a webcam. They were instructed to verbalize all their thoughts on the procedures they would use. The film recordings and transcripts of the interviews were analyzed. Quantitative data was evaluated using Yates' chi-squared test and speech analysis was used to evaluate the transcripts. The theme worked on in the practice of reasoning was: the student's perceptions of their clinical practice. Of the 160 diagnoses, 57% were done with analytical reasoning and 43% with non-analytical reasoning. The hypothetical deductive method was employed by 31% of the interns and the inductive method was employed by 69%. The diagnostic accuracy was 81% correct for easy cases and 85% correct for difficult cases. We observed two empirical categories: the cognitive universe of the student and the patient's context.