| Descripción y objetivos |
El objetivo de este trabajo fin de grado es el implementar un algoritmo capaz de reconocer un subconjunto realista de materiales: metal, cristal, plásticos, cerámicos y orgánicos en imágenes capturadas mediante la tecnología Kinect. La tecnología Kinect ofrece como salida un par de imágenes alineadas: la captura del color en el espacio RGB y una estimación de la distancia de cada superficie a la cámara (profundidad). Para la calcular la imagen de profundidad, la Kinect utiliza un patrón emisor infra-rojo incorporado en el dispositivo un sensor receptor que localiza la reflexión del patrón emitido en los objetos existentes en su campo de visión. En conjunto, esto suministra una estimación de laprofundidad absoluta de cada objeto (y relativa entre objetos) que ha demostrado ser de gran utilidad en tareas clásicas del ámbito de análisis e interpretación de video.Lamentablemente, la estimación de la información de profundidad tiene sus problemas: El sensor de captación de la Kinect no reacciona bien a materiales con características de reflexión especulares (algunos metales) ni a materiales trasparentes como el cristal, devolviendo en estas áreas zonas negras o ‘ciegas’ en las imágenes de estimación de la distancia.Este trabajo fin de grado se desarrollará utilizando estos fallos como potenciales descriptores de un sistema de identificación automática de material que, unidos y modelados junto a los descriptores de color y textura existentes:http://people.csail.mit.edu/celiu/CVPR2010/, sean capaz de alcanzar altas tasas de acierto en la clasificación de los objetos en un video en los materiales seleccionados. Nota: l@s interesad@s en este TFG deben enviar un correo a vpu-info-l@uam.es con Asunto 'TFGs VPULab' indicando una lista priorizada de los TFGs del grupo en los que está interesad@, así como un CV y listado de notas. |