Generative models for video analysis and 3D range data applications

La mayoría de problemas en Visión por computador no contienen una relación directa entre el estímulo que proviene de sensores de tipo genérico y su correspondiente categoría perceptual. Este tipo de conexión requiere de una tarea de aprendizaje compleja. De hecho, las formas básicas de energía, y su...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Orriols, Xavier
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2004
País:España
Institución:Universitat Autònoma de Barcelona
Repositorio:Dipòsit Digital de Documents de la UAB
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:ddd.uab.cat:37508
Acceso en línea:https://ddd.uab.cat/record/37508
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Palabra clave:Visió per ordinador
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description La mayoría de problemas en Visión por computador no contienen una relación directa entre el estímulo que proviene de sensores de tipo genérico y su correspondiente categoría perceptual. Este tipo de conexión requiere de una tarea de aprendizaje compleja. De hecho, las formas básicas de energía, y sus posibles combinaciones, son un número reducido en comparación a las infinitas categorías perceptuales correspondientes a objetos, acciones, relaciones entre objetos, etc. Dos factores principales determinan el nivel de dificultad de cada problema específico: i) los diferentes niveles de información que se utilizan, y ii) la complejidad del modelo que se emplea con el objetivo de explicar las observaciones. La elección de una representación adecuada para los datos toma una relevancia significativa cuando se tratan invariancias, dado que estas siempre implican una reducción del los grados de libertad del sistema, i.e., el número necesario de coordenadas para la representación es menor que el empleado en la captura de datos. De este modo, la descomposición en unidades básicas y el cambio de representación dan lugar a que un problema complejo se pueda transformar en uno de manejable. Esta simplificación del problema de la estimación debe depender del mecanismo propio de combinación de estas primitivas con el fin de obtener una descripción óptima del modelo complejo global. Esta tesis muestra como los Modelos de Variables Latentes reducen dimensionalidad, que teniendo en cuenta las simetrías internas del problema, ofrecen una manera de tratar con datos parciales y dan lugar a la posibilidad de predicciones de nuevas observaciones. Las líneas de investigación de esta tesis están dirigidas al manejo de datos provinentes de múltiples fuentes. Concretamente, esta tesis presenta un conjunto de nuevos algoritmos aplicados a dos áreas diferentes dentro de la Visión por Computador: i) video análisis y sumarización y ii) datos range 3D. Ambas áreas se han enfocado a través del marco de los Modelos Generativos, donde se han empleado protocolos similares para representar datos.
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