Identifica triangulos

7/25/2019 Identifica triangulos

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IDENTIFICACIN DE FIGURAS TRIANGULARES

ANTECEDENTES

Al paso de los aos, la ciencia de la computacin se ha encargado deinvestigar diferentes conceptos [Russell, 04], uno de ellos, es elreconocimiento de patrones, que es una de las ramas de la inteligenciaartificial [Antonio, 2015], la cual desde hace aos se denomina como laciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniera, computacin ymatemticas; donde Carrasco en su publicacin del 2011 define que elreconocimiento de patrones es la forma de interpretar el mundo, el cual seencarga de la descripcin y clasificacin (reconocimiento) de objetos,personas y representaciones de todo lo que interacta con el ser humano

[Carrasco, 2011], con el fin de poder representarlo computacionalmente. Atravs del tiempo el Reconocimiento de Patrones ha ido evolucionando,Daz menciona en el 2015 que a tomando distintos nombres como: MachineLearning (Aprendizaje Automtico) o el ms reciente Data Mining (Minerade Datos) o Knowledge Discovery of Data (KDD, Descubrimiento deConocimiento en bases de datos) [Daz, 2015], a medida que se han idoincorporando algunos otros mtodos y/o tcnicas al reconocimiento depatrones.

Las caractersticas del reconocimiento de patrones son nicas, ya que

identifican a un sujeto en especfico de los dems de su misma especie[Vega, 2009], por ejemplo, un nio desde beb aprende a reconocer suentorno distinguiendo patrones visuales (formas, colores, etc.), auditivos(sonidos, msica, etc.), sensitivos (calor, fro, etc.), entre otros [Ochoa, 2011].Por esta razn, desde hace varios aos se han estado desarrollandodiferentes metodologas que intentan resolver este tipo de problemas.

La revista Arista: Investigacin Bsica y Aplicada, en su artculoInvestigaciones actuales relacionadas al reconocimiento de patrones del

ao 2015, menciona que existen varios enfoques en el reconocimientoautomtico de patrones [Antonio, 2015]. Los ms utilizados son: Los que sebasan en la teora de probabilidad y estadstica, los que utilizan funcionesdiscriminantes, basadas en la neuro-computacin y los que trabajan conalgoritmos de bsqueda de optimizacin basados en heurstica [Ochoa,2011], entre otros.

Es en los aos 50scuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto xito,se llam el Perceptrn de Rossenblatt. ste era un sistema visual de


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reconocimiento de patrones en el cual se asociaron esfuerzos para que sepudieran resolver una gama amplia de problemas [Hernndez, 2011], peroestas energas se diluyeron enseguida.

En 1961, fue el inicio de la visin artificial, el cual Sols en su publicacin del

2014 menciona que, en punto de vista prctico, fue marcado por LarryRoberts, el cual, cre un programa que poda ver una est ructura debloques, analizar su contenido y reproducirla desde otra perspectiva,demostrando as a los espectadores que esa informacin visual que habasido mandada al ordenador por una cmara [Sols, 2014], haba sidoprocesada adecuadamente por l.

En 1966, el reconocimiento de patrones se convirti en un objeto de estudioms serio gracias al trabajo de Zhuravliov [Andrade, 2010], que habla de laTeora de Testores y el Reconocimiento de Patrones.

En 1978, se funda la Asociacin Internacional de Reconocimiento dePatrones, IAPR (International Association for Pattern Recognition) [Pea,2010], que es una asociacin internacional sin fines de lucro, organizacionescientficas o profesionales (siendo nacional, multinacional, o internacional),basada en el reconocimiento de patrones, visin artificial y procesamientode imgenes en un sentido amplio [iapr.org, 2016].

En 1980, el reconocimiento de patrones llega a Mxico a travs de maestroscubanos [Magallanes, 2010].

Refirindose a la definicin del reconocimiento de patrones, los objetosfsicos pueden ser espaciales como: caracteres, imgenes, entre otros ytemporales como: formas de onda (voz), series, entre otros y los abstractoscomo: razonamiento, soluciones a problemas, etc [Butrn, 2012]. Astenemos, por ejemplo, patrones visuales basados en imgenes areas osatelitales, de problemas de clasificacin y diagnstico en algunos campos[Daz, 2015], el cual ms adelante explica Arcos en el 2009 que surgieronbastantes programas y cmaras para implementar la visin artificial enmuchas reas diferentes, hasta la actualidad donde llegaron a tenerobjetivos tales como [Arcos, 2009]:

I. La deteccin, segmentacin, localizacin y reconocimiento deciertos objetos en imgenes (por ejemplo, caras humanas).

II. La evaluacin de los resultados (ej.: segmentacin, registro).III. Registro de diferentes imgenes de una misma escena u objeto, y

hacer concordar un mismo objeto en diversas imgenes.IV. Seguimiento de un objeto en una secuencia de imgenes.


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V. Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de laescena; tal modelo podra ser usado por un robot para navegar porla escena.

VI. Estimacin de las posturas tridimensionales de humanos.VII. Bsqueda de imgenes digitales por su contenido.

Esto es algo que quiero recalcar: esta no es una rama de la ingenieraterica, sino una herramienta que se usa y que realmente resuelveproblemas.

Como por ejemplo Andrade en el 2010 menciona una de las investigacionesactuales que fue realizada en la Universidad Politcnica de Madrid, Espaa,el cual consiste en un Mtodo para identificar el sexo de una persona conuna imagen de 25x25 pixeles. El dispositivo consiste en una cmara de vdeoque mediante un detector facial captura imgenes recortadas de 2525

pxeles. Despus se aplica una mscara a la imagen para eliminar el fondoy se pasa a un clasificador que determina el sexo de la persona. Lointeresante es el algoritmo, que solo utiliza 625 pxeles para determinar elsexo una vez que identifica el rostro. Para ello emplea el AnlisisDiscriminante Lineal, una vieja tcnica de reconocimiento de patrones,

que si se usa correctamente resulta tan buena como las modernasmquinas de vectores de soporte. Este sistema servira para la medicin deaudiencias de televisin o publicidad, as como la realizacin de estudios demercado en los centros comerciales, tiendas, bancos o cualquier otronegocio donde se puedan utilizar cmaras para contar personas y obtener

informacin demogrfica [Andrade, 2010].

Hernndez menciona en el 2008 que, en la Universidad Estatal de Arizona,han trabajado en los ltimos aos en el proyecto llamado iCARE SocialInteraccin, cuyo objetivo es permitir a las personas invidentes acceder ainformacin visual durante encuentros sociales. Este dispositivo cuenta conuna cmara conectada a una computadora portable o a un telfono mvil.As, por medio de algoritmos de visin artificial, iCARE detecta la posicin dela otra persona y dicha informacin es proporcionada al usuario por mediode un cinturn con motores vibradores. El sistema tambin es capaz de

detectar siete emociones bsicas (felicidad, tristeza, sorpresa, enojo, miedo,disgusto y neutral) y proporcionar dicha informacin por medio de unguante con 14 vibradores. Este sistema es el nico prototipo encontrado enla literatura y no se encontr ningn dispositivo comercial, basado o no envisin artificial, que apoye en esta rea [Hernndez, 2008].

Tambin se puede aplicar a problemas relacionados con el campo delcontrol inteligente, en el cual los sistemas complejos neuronales suministran


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la capacidad de aprendizaje y la lgica borrosa permite la extraccin delas reglas de clasificacin o diagnstico.


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Referencias.

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