Descriptores De Forma Basados En Regiones: Método MLEV

Presentación del tema: "Descriptores De Forma Basados En Regiones: Método MLEV"— Transcripción de la presentación:

1 Descriptores De Forma Basados En Regiones: Método MLEV
Trabajo Realizado Por: Javier Romay Yañez Jose Antonio Toribio Díaz

2 Índice Qué es un descriptor de forma.
Algunos ejemplos de descriptores de forma simples. Descriptor de forma MLEV (Multi-Layer EigenVectors). Presentación de la aplicación. Bibliografía.

3 Qué Es Un Descriptor De Forma
No es más que un conjunto de números que tratan de describir un objeto. Se usa para la identificación de objetos. Características generales: Invariante a la rotación, escala y traslación. Buena exactitud en la recuperación. Poca memoria para almacenar el descriptor. Poco coste en la extracción del descriptor y en el cálculo de similitud. Que el sistema no se degrade drásticamente con el aumento de la base de datos de descriptores. Una representación jerárquica de su estructura.

4 2. Ejemplos De Descriptores De Forma Simples
Área: Nº de píxeles del objeto. Perímetro: Nº de píxeles frontera de la figura. Circunlaridad: perímetro2/área. Rectangularidad: área del objeto/ área de la caja

5 3. Descriptor De Forma MLEV
Subdivisión recursiva del objeto en base a sus autovectores. Extracción de los parámetros invariantes a la rotación, escala y traslación. Comparación entre descriptores.

6 3.1. Proceso De Subdivisión.
Calculamos el centro del objeto, llamado vector de localización mL R2 R1 R R4 e1 e2  2. Calculamos la matriz de covarianza CL. Calculamos los autovalores 1 y 2 y autovectores e1 y e2.

7 3.1. Proceso De Subdivisión.
4. El proceso se repite para cada una de las cuatro regiones R1, R2, R3 y R4 R6 R10 R9 R5 R7 R8 R12 R11 R17 R18 R14 R13 R20 R15 R19 R16

8 3.2. Extracción De Parámetros Invariantes
Relación entre autovalores. Ángulo normal. Centro. Densidad.

9 3.2. Extracción De Parámetros Invariantes
Relación entre autovalores La relación entre el autovalor menor y el autovalor mayor del nodo i

10 3.2. Extracción De Parámetros Invariantes
Ángulo Normal El ángulo entre el mayor autovector eb,i del nodo i y el mayor autovector eb,r del nodo raíz. Nodo actual  Nodo raíz ’

11 3.2. Extracción De Parámetros Invariantes
3. Centro: La distancia entre el centro del nodo actual y el centro del nodo raíz, dividido por b,r

12 3.2. Extracción De Parámetros Invariantes
4. Densidad: La relación entre Ri, el área de la región de un nodo i, con Ti el área de su caja asociada. R2 R1 R3 R4 T2 T1 T3 T4

13 3.3. Comparación Entre Descriptores
Los descriptores se representan como vectores. La distancia de semejanza entre dos descriptores q y s se define como:

14 5. Bibliografia Region-based shape descriptor invariant to rotation, scale and translation (Hae-Kwang Kim Jong Deuk Kim) Shape Description (Regions) de Bryan S. Morse