Computer Vision Harold Selvaggi, Gonzalo Gismero.

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Computer Vision

Harold Selvaggi, Gonzalo Gismero

Agenda• Presentación del Proyecto

o Identificación o Objetivos del Proyectoo Justificación

• Conceptos de Computer Visiono Obtención de imágeneso Pre-procesamientoo Clasificacióno Reconstrucción

• Conceptos de colaboracióno Interacción Multiagenteo CDPSo Inconsistencias

• Aplicaciones

Presentación del Proyecto

 

Identificación del Proyecto

Año: 2010

Título: Visión robótica y reconstrucción espacial con aplicaciones

prácticas.

Área temática: Inteligencia Artificial, Computación Gráfica, Robótica.

Objetivos

• Estudio, evaluación e implementación de algoritmos de visión.

• Estudio, evaluación e implementación de algoritmos de reconstrucción 3D a partir de un conjunto de imágenes (para el caso particular de Fútbol de Robots).

• Estudio, evaluación e implementación de los algoritmos de colaboración entre robots.

Justificación

 ¿Por qué estudiar visión por computador?

Conceptos de Computer Vision

 

La visión por computador es la ciencia y tecnología que busca dotar a las máquinas, con el sentido de la vista.

Tiene como tareas:• Reconocimiento• Análisis de movimiento• Reconstrucción de escenas• Restauración de imágenes.

Definición de Computer Vision

Obtención de Imágenes

Ojo en el sistema humano  Cámara en el sistema computacional.

Pre-procesamiento

¿Qué es?

Extracción de propiedades

• Reconocimiento de bordes• Coloración de imágenes

Clasificación

¿Qué es lo que clasificamos?

Métodos probabilísticos

Template matching

Reconstrucción

Geometría proyectiva

Geometría elíptica

Algoritmos genéticos

Reconstrucción

Geometría proyectiva

Reconstrucción

Geometria epipolar

Conceptos de Colaboración

 

Interacción Multiagente¿Qué es un agente?  Cooperación vs Coordinación ¿Qué debe hacer cada agente?

Equilibrio de Nash:1. Bajo la premisa de que el agente i ejecuta la estrategia S1,

el agente j no puede obtener un mejor resultado que ejecutando la estrategia S2.

2. Bajo la premisa de que el agente j ejecuta la estrategia S2, el agente i no puede obtener un mejor resultado que ejecutando la estratregia S1.

Interacción Multiagente (cont.)

No todas las interacciones multiagente tienen un equilibrio de Nash.¿Qué hacer cuando no existe un equilibrio de Nash?

Formas de lograr un acuerdo:1. Subastas

o Determinación del ganadoro Conocimiento de las apuestaso Formas de apostar

2. Negociacioneso Task Oriented Domaino Worth Oriented Domain

CDPS (Cooperative Distributed Problem Solving)Varios agentes cooperando para resolver un mismo problema.

Enfoques:• Task Sharing: Asignar tareas a diferentes agentes• Result Sharing: Compartir información sobre soluciones

parciales. En el marco del proyecto interesa utilizar Result Sharing para compartir la información que todos los robots ven de la cancha.

CDPS - Result Sharing

Comportamiento proactivo vs reactivo.

Ventajas de utilizar Result Sharing:• Confidence: Aumentar la confianza de la solución.• Completeness:Solución completa.• Precision:Aumentar la precisión del resultado.• Timeliness:Obtener la solución más rápidamente.

Inconsistencias

Manejo de inconsistencias entre agentes:• No permitir que ocurran• Resolver inconsistencias mediante negociación• Construir sistemas que no se degraden con la presencia de

inconsistencias

Aplicaciones

 

Sistemas de vigilancia

 

Vehículos no tripulados

Sky warrior

ULTra Personal Pod

Fútbol de Robots

Aldebaran NaoSony AIBO

¿Preguntas?