dc.contributor.advisor | Martínez de Dios, José Ramiro | es |
dc.contributor.advisor | Tapia López, Raúl | es |
dc.creator | Gañán Onieva, Francisco Javier | es |
dc.date.accessioned | 2021-10-06T14:38:02Z | |
dc.date.available | 2021-10-06T14:38:02Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.citation | Gañán Onieva, F.J. (2021). Clasificación de imágenes de eventos empleando descriptores basados en frecuencia. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/126476 | |
dc.description.abstract | Las cámaras de eventos tienen un gran potencial en robótica y visión por computador. Sin embargo, su
incorporación precisa del desarrollo de nuevas formas de procesar los eventos, pues estos presentan la
información de forma fundamentalmente distinta a las cámaras tradicionales. En este trabajo se clasifican
imágenes de eventos y se defiende la efectividad de emplear para ello descriptores basados en frecuencia.
El método propuesto comprende cuatro etapas: agrupación de eventos, descripción de la imagen de eventos,
reducción de los datos y clasificación. En el presente trabajo de fin de grado se realiza una comparativa entre
dos descriptores globales, evaluando sus resultados en términos de acierto en la clasificación,mediante máquinas
SVM, y velocidad. También se estudian los casos en los que no se incluyen las etapas de descripción y/o
reducción. Todo lo anterior se aplica para clasificar las imágenes de eventos generadas durante los vuelos de un
robot ornitóptero en tres escenarios diferentes. | es |
dc.description.abstract | Event cameras have great potential in robotics and computer vision. However, their incorporation requires the
development of novel methods to process events, as they present information in a fundamentally different way
compared with traditional cameras. This paper classifies event images and argues for the effectiveness of using
frequency-based descriptors.
The proposed method comprises four stages: event clustering, event image description, data reduction and
classification. In this Degree Final Project, a comparison is made between two global descriptors, evaluating
their results in terms of classification accuracy, using Support Vector Machines, and speed. Cases in which the
description and/or reduction stages are not included are also studied. All the above is applied to classify the event
images generated during the flights of an ornithopter robot in three different scenarios. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 90 | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Clasificación de imágenes de eventos empleando descriptores basados en frecuencia | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática | es |
dc.description.degree | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TEP151: Robotica, Vision y Control | es |
dc.publication.endPage | 70 p. | es |