Resumen

CHANG TORTOLERO, Oscar Guillermo. Detección de objetos complejos usando redes neurales y micro temblor ocular. Rev. Fac. Ing. UCV [online]. 2013, vol.28, n.4, pp.49-55. ISSN 0798-4065.

Presentamos un sistema reconocedor-seguidor en el cual dos redes neurales conectadas en cascada, entrenadas independientemente y con diferentes criterios, colaboran para procesar imágenes y producir el reconocimiento confiable de un objeto que se mueve libremente en el mundo real y que se visualiza a través de una webcam. El uso de redes neurales es importante porque funcionan mediante ejemplos y el usuario no necesita conocer los fenómenos subyacentes, también permiten ejecutar procesamiento paralelo. La primera red se especializa en seguir un objeto seleccionado y una vez entrenada participa en un sistema de control a lazo cerrado en el cual las imágenes recibidas controlan directamente el movimiento del ojo. Este arreglo reproduce artificialmente un fenómeno similar al micro temblor ocular (OMT, por sus siglas en inglés) característico en los ojos de los mamíferos. Las señales OMT son guardadas en elementos de memoria de corta duración y se convierten en la entrada de una segunda red neural que converge en una única “célula concepto”, cuya actividad determina la presencia del objeto seleccionado. El método ha sido probado exitosamente usando imágenes reales en tiempo real y bajo condiciones visuales difíciles que incluyen fondo complejo, objetos complejos y variaciones en escala, inclinación y perspectiva. El sistema de visión artificial propuesto podría usarse en actividades sociales importantes tales como: medicina, agricultura, medio ambiente, construcción, seguridad, militar, entre otros.

Palabras clave : Visión robótica; Redes neurales; Reconocimiento de patrones complejos; Micro temblor ocular; Célula concepto.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )