Visión por Computador es un campo de la inteligencia artificial cuyo propósito es programar una computadora para que entienda una escena o las características de una imagen. Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen: La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas), registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes, mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena, estimación de las posturas tridimensionales de humanos, búsqueda de imágenes digitales por su contenido y otras más.
Objetivo:
Proporcionar una ayuda clara para la comprensión de los conceptos de Visión por Computador.
Características:
Se trata de un libro totalmente práctico donde se proponen ejercicios resueltos que el lector puede seguir perfectamente paso a paso. Este seguimiento puede hacerse simultáneamente a través de los programas en MATLAB incluidos en el CD.
El lector encuentra en el libro los conceptos teóricos básicos para abordar los ejercicios propuestos.
Los conceptos y ejercicios se abordan desde los principios más elementales hasta que progresivamente abordar aquellos de más alto nivel. No obstante, cuando requiera una mayor profundización de los mismos los encontrará en el libro Visión por Computador, de esta editorial, que aborda los contenidos teóricos desde una amplia y completa perspectiva. Ambos libros forman un material de gran utilidad para los lectores que se dediquen a temas relacionados con el tratamiento de imágenes digitales, la Visión por Computador o Visión Artificial
No se requiere una formación previa en la materia, por lo que va dirigido tanto a quienes inician su estudio en la misma como a quienes poseen una experiencia en ella. Así, los estudiantes de materias técnicas o los profesionales en sus respectivas industrias encontrarán en este libro una referencia de interés.
Incluye CD con programas en el lenguaje de programación MATLAB.
CONTENIDO:
Representación de imágenes, Transformación del dominio, Geométricas, Operaciones: aritméticas, lógicas y morfológicas, Suavizado y realzado, Fundamentos del color, Extracción de bordes, Regiones y puntos de interés, Descripción de contornos, Regiones y superficies 3d, Clasificación I: redes neuronales y máquinas de vectores soporte, clasificación II: reconocimiento estadístico, Visión estereoscópica, Formas a partir de la intensidad, Fusión de imágenes, Contenido del CD.
