Detección de objetos

La detección de objetos es una tecnología de ordenador relacionada con la visión artificial y el procesamiento de imagen que trata de detectar casos de objetos semánticos de una cierta clase (como humanos, edificios, o coches) en vídeos e imágenes digitales. Los ámbitos mejor desarrollados de detección de objetos incluyen detección de caras y detección de personas. La detección de objetos tiene aplicaciones en muchas áreas de visión artificial, incluyendo recuperación de imágenes y video-vigilancia.

Detección de objetos en una carretera

Usos

Es utilizada en detección de caras y reconocimiento facial. Es también utilizada en seguimiento de objetos, por ejemplo siguiendo una pelota durante un partido de fútbol o siguiendo una persona en un vídeo.

Concepto

Cada clase de objeto tiene sus propias características especiales que ayuda en la clasificación de clase por ejemplo todos los círculos son redondos. La detección de clase del objeto utiliza estas características especiales. Por ejemplo, cuándo se buscan círculos, se examinan los objetos que están a una distancia particular de un punto (el centro). De un modo parecido, cuándo se buscan cuadrados, se necesitan objetos que son perpendiculares en las esquinas y tienen lados con la misma longitud. Una aproximación similar se emplea para identificación facial donde ojos, nariz, y los labios pueden ser identificados, al igual que características como el color de piel y la distancia entre los ojos.

Técnicas y algoritmos

Una imagen está hecha de píxeles, de modo que en la mayoría de casos sabemos la ubicación del próximo punto, que estará junto a nuestro píxel actual.

Para identificar círculos, la imagen se transforma a escala de grises y se detectan los contornos. A lo largo de los contornos, se trazan las normales, que intersecarán en el centro. Esto sirve para círculos enteros. Otro algoritmo consiste en que a lo largo de los contornos conectados la rotación de la tangente será uniforme, debido a simetría. De este modo, si hay un cambio repentino en la rotación, estás fuera de círculo.

Para identificar cuadrados, ante todo hay que comprobar si son líneas rectas o no (comprobar si los píxeles tienen las mismas coordenadas x o y). Después, buscar un cambio con un ángulo de 90 grados (si te mueves a lo largo de una línea horizontal, en la esquina la coordenada y parará cambiar y la coordenada x empezará cambiar).

Referencias

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