Descripción del proyecto
LOS EFECTOS DE LA ILUMINACION EN IMAGENES DIGITALES, TALES COMO SOMBRAS, SOMBREADO, COLOR PERCIBIDO O ESPECULARIDADES, QUE SON DEBIDAS A LAS PROPIEDADES GEOMETRICAS Y ESPECTRALES DE LOS OBJETOS DE LA ESCENA Y DE LOS ILUMINANTES, PROVOCAN UNA CAIDA CONSIDERABLE EN EL RENDIMIENTO DE LOS ALGORITMOS DE VISION POR COMPUTADOR USADOS EN VEHICULOS INTELIGENTES O CUALQUIER TIPO DE SISTEMA SITUADO EN LA CIUDAD, LOS SISTEMAS ACTUALES ABORDAN ESTOS PROBLEMAS PRINCIPALMENTE DE DOS MANERAS, (A) AÑADIENDO ESTADIOS DE PRE-PROCESAMIENTO PARA TRATAR ALGUNOS DE ESTOS EFECTOS O PROPIEDADES INTRINSECAS EN GENERAL (TALES COMO ELIMINACION DE SOMBRAS, ESTIMACION DEL COLOR DEL ILUMINANTE, ENTRE OTROS); (B) ASUMIENDO QUE LOS CLASIFICADORES ENTRENADOS SOBRE GRANDES CONJUNTOS DE IMAGENES YA ESTAN CODIFICANDO CIERTA INVARIANCIA A ALGUNOS DE ESTOS EFECTOS, AMBAS APROXIMACIONES TODAVIA ESTAN LEJOS DE CONSEGUIR LA EFICIENCIA MOSTRADA POR EL SISTEMA VISUAL HUMANO, ESTE HECHO NOS HACE HIPOTETIZAR QUE LA INTRODUCCION DE CIERTA BIO-INSPIRACION EN ESTOS SISTEMAS PUEDE SER PARTE DE LA SOLUCION,ACTUAMENTE, LOS SISTEMAS DE VISION POR COMPUTADOR ESTAN AUMENTANDO SU EFICIENCIA INTRODUCIENDO SISTEMAS JERARQUICOS BIO-INSPIRADOS QUE USAN LAS LLAMADA REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES Y QUE SE BASAN EN LA CONCATENACION DE NIVELES, CADA UNO DE ELLOS COMPUESTO POR 3 CAPAS: LINEAL, NO-LINEAL I MAX-POOLING, EL PRINCIPAL INCONVENIENTE DE ESTAS APROXIMACIONES ES EL GRAN NUMERO DE IMAGENES QUE REQUIEREN PARA SU ENTRENAMIENTO,EN ESTE PROYECTO SE PROPONE APLICAR ESTA APROXIMACION JERARQUICA BIO-INSPIRADA USANDO UNA METODOLOGIA QUE PROGRESA POR NIVELES Y QUE PUEDE PERMITIR ENCONTRAR LAS CARACTERISTICAS MAS RELEVANTES PARA LA REPRESENTACION DE LOS EFECTOS DE LA LUZ EN ESTADIOS INTERMEDIOS DE LA ARQUITECTURA, EN CONTRASTE CON LA APROXIMACION MAS HABITUAL EN LA QUE EL ENTRENAMIENTO SE REALIZA COMO EN UNA CAJA NEGRA, NUESTRA METODOLOGIA PROPONE CONSTRUIR REPRESENTACIONES SEPARADAS, DESDE LOS NIVELES MAS BAJOS HACIA LOS MAS ALTOS DEL SISTEMA, BASANDOSE EN DATOS ESPECIFICOS PREVIAMENTE SELECCIONADOS Y USADA PARA APRENDER PROPIEDADES INTRINSECAS AISLADAMENTE, PARA LLEVAR A TERMINO ESTE OBJETIVO PROPONEMOS CONSTRUIR UNA GRAN BASE DE DATOS DE IMAGENES CON EFECTOS DE LUZ MUY EXPLICITOS Y CAPTURADOS BAJO CONDICIONES CONTROLADAS, LA ADQUISICION SE PLANTEA REALIZAR DESSARROLLANDO UNA CABINA QUE INCORPORE UNA NUEVA TECNOLOGIA DE LAMPARAS LED, QUE PROPORCIONA FUENTES DE LUZ QUE PERMITEN CUBRIR UN AMPLIO RANGO DE TODO EL ESPECTRO DE COLOR, Y UNA PLATAFORMA GIRATORIA CON DOS GRADOS DE LIBERTAD, ESTA CABINA, CUYOS COMPONENTES PUEDEN SER CONTROLADOS REMOTAMENTE, PERMITIRAN ADQUIRIR UN AMPLIO RANGO DE CONFIGURACIONES GEOMETRICAS, QUE SERAN LAS RESPONSABLES DE LOS DIFERENTES EFECTOS DE LUZ ENTRE OBJETOS IMPRESOS EN 3D COLOCADOS EN PRECISAS LOCALIZACIONES SOBRE LA PLATAFORMA Y UNA MATRIZ DE LEDS CUYOS PARAMETROS PUEDEN SER AJUSTADOS INDIVIDUALMENTE, FINALMENTE PROPONEMOS UNA DOBLE VALIDACION DE LAS ARQUITECTURAS APRENDIDAS: (1) UNA EVALUACION COMPUTACIONAL SOBRE EL INCREMENTO DE RENDIMIENTO DE LA ARQUITECTURA PROPUESTA EN DIFERENTES PROBLEMAS DE TRANSPORTE (P,EJ, DETECCION DE PEATONES O CARRETERAS, (2) UNA EVALUACION QUE DEBE VALIDAR PSICOFISICAMENTE LA PLAUSIBILIDAD DE LOS VOCABULARIOS APRENDIDOS EN OBSERVADORES HUMANOS, VISIÓN POR COMPUTADOR\TRANSPORTE INTELIGENTE\EFECTOS DE LA LUZ\PROPIEADES INTRINSECAS\APRENDIZAJE PROFUNDO