Computer Vision Harold Selvaggi, Gonzalo Gismero.

Presentación del tema: "Computer Vision Harold Selvaggi, Gonzalo Gismero."— Transcripción de la presentación:

1 Computer Vision Harold Selvaggi, Gonzalo Gismero

2 Agenda Presentación del Proyecto o Identificación o Objetivos del Proyecto o Justificación Conceptos de Computer Vision o Obtención de imágenes o Pre-procesamiento o Clasificación o Reconstrucción Conceptos de colaboración o Interacción Multiagente o CDPS o Inconsistencias Aplicaciones

3 Presentación del Proyecto

4 Identificación del Proyecto Año: 2010 Título: Visión robótica y reconstrucción espacial con aplicaciones prácticas. Área temática: Inteligencia Artificial, Computación Gráfica, Robótica.

5 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.

6 Justificación ¿Por qué estudiar visión por computador?

7 Conceptos de Computer Vision

8 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

9 Obtención de Imágenes Ojo en el sistema humano Cámara en el sistema computacional.

10 Pre-procesamiento ¿Qué es? Extracción de propiedades Reconocimiento de bordes Coloración de imágenes

11 Clasificación ¿Qué es lo que clasificamos? Métodos probabilísticos Template matching

12 Reconstrucción Geometría proyectiva Geometría elíptica Algoritmos genéticos

13 Reconstrucción Geometría proyectiva

14 Reconstrucción Geometria epipolar

15 Conceptos de Colaboración

16 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.

17 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 ganador o Conocimiento de las apuestas o Formas de apostar 2.Negociaciones o Task Oriented Domain o Worth Oriented Domain

18 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.

19 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.

20 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

21 Aplicaciones

22 Sistemas de vigilancia

23 Vehículos no tripulados Sky warrior ULTra Personal Pod

24 Fútbol de Robots Aldebaran Nao Sony AIBO

25 ¿Preguntas?