Estereovisión : algoritmo para establecer correspondencias vía combinación de clasificadores.

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorLelandais, Sylviespa
dc.contributor.authorLoaiza Correa, Humbertospa
dc.date.accessioned2011-10-13T17:50:58Z
dc.date.available2011-10-13T17:50:58Z
dc.date.issued2011-10-13
dc.description.abstractPara permitir la localización y navegación de un robot móvil dentro de un ambiente interior se ha diseñado y construido integralmente un sensor estereoscópico de visión. El software del sensor permite efectuar la reconstrucción 3D en tiempo real. El sensor utiliza dos minicamáras dispuestas verticalmente. El procesamiento digital permite detectar y conformar los segmentos de recta presentes en las imágenes. Sobre los segmentos detectados se calcula un número importante de características, que constituyen la base para la etapa de puesta en correspondencia. Para efectuar la correspondencia es necesario responder a la pregunta: ¿<< Son los dos segmentos, detectados con las cámaras superior e inferior, la imagen de la misma parte del mundo real del robot?. En este trabajo se da respuesta a dicha pregunta, implementando un novedoso método basado en la combinación de las funciones de clasificación bayesiana y neuronal.spa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/1366
dc.language.isoesspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subjectVisión estereoscópicaspa
dc.subjectPuesta en correspondenciaspa
dc.subjectClasificador Bayesianospa
dc.subjectClasificador neuronalspa
dc.subjectRobótica móvilspa
dc.titleEstereovisión : algoritmo para establecer correspondencias vía combinación de clasificadores.spa
dc.typeArtículo de revistaspa
dspace.entity.typePublication
Archivos
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Estereovision algoritmo para establecer correspondencias via combinacion de clasificadores.pdf
Tamaño:
3.68 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.81 KB
Formato:
Plain Text
Descripción:
Descargar
Colecciones
Energía y Computación