Podcast
Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor un punto de interés?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor un punto de interés?
- Es una ubicación que presenta cambios significativos en su vecindad. (correct)
- Es cualquier elemento decorativo de la imagen.
- Es un área uniforme en una imagen.
- Es un borde que delimita dos regiones en la imagen.
¿Qué técnica se utiliza comúnmente para la detección de bordes en imágenes?
¿Qué técnica se utiliza comúnmente para la detección de bordes en imágenes?
- Transformada de Fourier
- Modelo de Markov
- Filtro de Canny (correct)
- Segmentación por colores
¿Cuál es la principal característica de la métrica de Mahalanobis?
¿Cuál es la principal característica de la métrica de Mahalanobis?
- Considera correlaciones entre variables. (correct)
- Calcula la distancia a partir de un parámetro p.
- Mide la distancia Euclídea entre puntos.
- Es insensible a la escala de las medidas.
¿Qué mide la similitud coseno entre dos vectores?
¿Qué mide la similitud coseno entre dos vectores?
¿Cuál de las siguientes aplicaciones está relacionada con la detección de características?
¿Cuál de las siguientes aplicaciones está relacionada con la detección de características?
¿Qué propiedad es deseable en un punto de interés?
¿Qué propiedad es deseable en un punto de interés?
¿Cuál de las siguientes técnicas es un método moderno basado en Deep Learning?
¿Cuál de las siguientes técnicas es un método moderno basado en Deep Learning?
¿Qué función desempeña la técnica RANSAC en el manejo de emparejamientos incorrectos?
¿Qué función desempeña la técnica RANSAC en el manejo de emparejamientos incorrectos?
¿Qué técnica se menciona para el alineamiento de imágenes?
¿Qué técnica se menciona para el alineamiento de imágenes?
¿Cuál es una herramienta esencial para la detección de bordes?
¿Cuál es una herramienta esencial para la detección de bordes?
La Transformada de Hough se utiliza principalmente para:
La Transformada de Hough se utiliza principalmente para:
¿Qué aspecto clave no se considera en la detección de características?
¿Qué aspecto clave no se considera en la detección de características?
¿Cuál es un método común para evaluar el encaje de características?
¿Cuál es un método común para evaluar el encaje de características?
¿Qué significa que un punto de interés sea distintivo?
¿Qué significa que un punto de interés sea distintivo?
¿Qué métrica permite validar el rendimiento de los métodos de detección?
¿Qué métrica permite validar el rendimiento de los métodos de detección?
¿Qué es un descriptor robusto en el contexto de detección de características?
¿Qué es un descriptor robusto en el contexto de detección de características?
¿Cuál de las siguientes es una subcategoría del reconocimiento de objetos en Visión por Computador?
¿Cuál de las siguientes es una subcategoría del reconocimiento de objetos en Visión por Computador?
La detección de objetos se utiliza principalmente para:
La detección de objetos se utiliza principalmente para:
¿Qué es el reconocimiento de ejemplares en el contexto del reconocimiento de objetos?
¿Qué es el reconocimiento de ejemplares en el contexto del reconocimiento de objetos?
¿Qué representan los 'bounding boxes' en la detección de objetos?
¿Qué representan los 'bounding boxes' en la detección de objetos?
¿Cuál es un ejemplo de una aplicación de la comprensión de vídeo?
¿Cuál es un ejemplo de una aplicación de la comprensión de vídeo?
¿Qué diferencia principal existe entre la clasificación y la detección de objetos?
¿Qué diferencia principal existe entre la clasificación y la detección de objetos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la segmentación semántica es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la segmentación semántica es correcta?
¿Qué criterio clave se utiliza para evaluar el desempeño de la detección de objetos?
¿Qué criterio clave se utiliza para evaluar el desempeño de la detección de objetos?
¿Cuál es uno de los principales retos relacionados con el uso masivo de la biometría?
¿Cuál es uno de los principales retos relacionados con el uso masivo de la biometría?
¿Qué afecta el rendimiento de los sistemas biométricos en situaciones del mundo real?
¿Qué afecta el rendimiento de los sistemas biométricos en situaciones del mundo real?
¿Cuál es un método utilizado para mitigar problemas de sesgo de entrenamiento en modelos biométricos?
¿Cuál es un método utilizado para mitigar problemas de sesgo de entrenamiento en modelos biométricos?
¿Qué técnica se utiliza para detectar diferencias sutiles entre rostros masculinos y femeninos?
¿Qué técnica se utiliza para detectar diferencias sutiles entre rostros masculinos y femeninos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el impacto cultural y social de la biometría?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el impacto cultural y social de la biometría?
¿Cuál de los siguientes aspectos plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos biométricos?
¿Cuál de los siguientes aspectos plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos biométricos?
El sistema ENCARA2 es conocido por ser eficiente en la detección de:
El sistema ENCARA2 es conocido por ser eficiente en la detección de:
¿Qué técnica se utiliza para transformar el dominio objetivo a uno similar al de entrenamiento?
¿Qué técnica se utiliza para transformar el dominio objetivo a uno similar al de entrenamiento?
¿Cuál es el problema común asociado con los emparejamientos incorrectos en técnicas de encaje?
¿Cuál es el problema común asociado con los emparejamientos incorrectos en técnicas de encaje?
¿Qué métrica se utiliza para evaluar la proporción de emparejamientos correctos detectados?
¿Qué métrica se utiliza para evaluar la proporción de emparejamientos correctos detectados?
¿Cuál es la fórmula para calcular la sensibilidad en la evaluación del encaje?
¿Cuál es la fórmula para calcular la sensibilidad en la evaluación del encaje?
¿Qué función cumple la matriz de confusión en la evaluación del rendimiento clasificatorio?
¿Qué función cumple la matriz de confusión en la evaluación del rendimiento clasificatorio?
En el contexto de encaje, ¿qué se evalúa utilizando la Curva ROC?
En el contexto de encaje, ¿qué se evalúa utilizando la Curva ROC?
¿Qué representa la distancia Euclídea en el contexto del encaje?
¿Qué representa la distancia Euclídea en el contexto del encaje?
¿Qué representa un Verdadero Positivo (TP) en la matriz de confusión?
¿Qué representa un Verdadero Positivo (TP) en la matriz de confusión?
¿Qué método se sugiere para filtrar correspondencias inválidas durante el emparejamiento?
¿Qué método se sugiere para filtrar correspondencias inválidas durante el emparejamiento?
¿Cuál es una de las razones principales para el uso de biometría?
¿Cuál es una de las razones principales para el uso de biometría?
¿Qué sistema fue desarrollado en la década de 1960 para mejorar la identificación biométrica?
¿Qué sistema fue desarrollado en la década de 1960 para mejorar la identificación biométrica?
¿Cuál de los siguientes rasgos biométricos fue propuesto como identificador único en 1930?
¿Cuál de los siguientes rasgos biométricos fue propuesto como identificador único en 1930?
La palabra 'biometría' proviene de la combinación de dos palabras griegas. ¿Cuáles son?
La palabra 'biometría' proviene de la combinación de dos palabras griegas. ¿Cuáles son?
¿En qué momento histórico comenzaron a utilizarse las huellas dactilares en las transacciones comerciales?
¿En qué momento histórico comenzaron a utilizarse las huellas dactilares en las transacciones comerciales?
¿Qué avance en identificación biométrica fue propuesto por Francis Galton?
¿Qué avance en identificación biométrica fue propuesto por Francis Galton?
¿Qué problemáticas son comunes en el campo de la biometría?
¿Qué problemáticas son comunes en el campo de la biometría?
¿Cuál fue uno de los fines de la clasificación antropométrica del sistema Bertillon?
¿Cuál fue uno de los fines de la clasificación antropométrica del sistema Bertillon?
Flashcards
¿Qué es un punto de interés?
¿Qué es un punto de interés?
Una ubicación singular en una imagen que destaca por cambios significativos en su entorno. Puede ser una esquina, un extremo, etc.
Características deseables de un punto de interés
Características deseables de un punto de interés
Debe ser distintivo (único) y repetible (identificado en múltiples imágenes con cambios de iluminación, escala o perspectiva).
Función de la detección de características
Función de la detección de características
Identificar elementos clave en una imagen, facilitar el alineamiento de imágenes y reconocer patrones u objetos.
Aplicaciones de la detección de características
Aplicaciones de la detección de características
Signup and view all the flashcards
Proceso para trabajar con
puntos de interés
Proceso para trabajar con puntos de interés
Signup and view all the flashcards
Puntos de interés: Esquinas
Puntos de interés: Esquinas
Signup and view all the flashcards
Puntos de interés: Extremos
Puntos de interés: Extremos
Signup and view all the flashcards
Detección de Bordes
Detección de Bordes
Signup and view all the flashcards
Encaje de Características
Encaje de Características
Signup and view all the flashcards
Matriz de Confusión
Matriz de Confusión
Signup and view all the flashcards
Verdadero Positivo (TP)
Verdadero Positivo (TP)
Signup and view all the flashcards
Falso Positivo (FP)
Falso Positivo (FP)
Signup and view all the flashcards
Precisión (Precision)
Precisión (Precision)
Signup and view all the flashcards
Sensibilidad (Recall)
Sensibilidad (Recall)
Signup and view all the flashcards
Distancia Euclídea
Distancia Euclídea
Signup and view all the flashcards
ROC (Receiver Operating Characteristic)
ROC (Receiver Operating Characteristic)
Signup and view all the flashcards
Distancia de Minkowski
Distancia de Minkowski
Signup and view all the flashcards
Distancia de Mahalanobis
Distancia de Mahalanobis
Signup and view all the flashcards
Similitud coseno
Similitud coseno
Signup and view all the flashcards
RANSAC (Random Sample Consensus)
RANSAC (Random Sample Consensus)
Signup and view all the flashcards
Puntos de interés
Puntos de interés
Signup and view all the flashcards
Bordes y líneas
Bordes y líneas
Signup and view all the flashcards
Encaje de modelos
Encaje de modelos
Signup and view all the flashcards
Detección de características
Detección de características
Signup and view all the flashcards
Reconocimiento de objetos
Reconocimiento de objetos
Signup and view all the flashcards
Clasificación de imagen
Clasificación de imagen
Signup and view all the flashcards
Reconocimiento de ejemplares
Reconocimiento de ejemplares
Signup and view all the flashcards
Detección de objetos
Detección de objetos
Signup and view all the flashcards
Comprensión de vídeo
Comprensión de vídeo
Signup and view all the flashcards
Segmentación Semántica
Segmentación Semántica
Signup and view all the flashcards
Evaluación del Desempeño
Evaluación del Desempeño
Signup and view all the flashcards
Técnicas de Evaluación Experimental
Técnicas de Evaluación Experimental
Signup and view all the flashcards
¿Qué es la biometría?
¿Qué es la biometría?
Signup and view all the flashcards
Historia de la biometría
Historia de la biometría
Signup and view all the flashcards
Aplicaciones de la biometría
Aplicaciones de la biometría
Signup and view all the flashcards
Rasgos biométricos
Rasgos biométricos
Signup and view all the flashcards
Análisis del rostro humano
Análisis del rostro humano
Signup and view all the flashcards
Identificación biométrica
Identificación biométrica
Signup and view all the flashcards
¿Qué son los Deepfakes?
¿Qué son los Deepfakes?
Signup and view all the flashcards
Retos en privacidad
Retos en privacidad
Signup and view all the flashcards
Publicidad interactiva
Publicidad interactiva
Signup and view all the flashcards
Clasificación por género
Clasificación por género
Signup and view all the flashcards
Privacidad de datos biométricos
Privacidad de datos biométricos
Signup and view all the flashcards
Uso sin consentimiento
Uso sin consentimiento
Signup and view all the flashcards
Impacto cultural y social
Impacto cultural y social
Signup and view all the flashcards
Generalización de modelos biométricos
Generalización de modelos biométricos
Signup and view all the flashcards
Adaptación de Dominio
Adaptación de Dominio
Signup and view all the flashcards
Sistema ENCARA2
Sistema ENCARA2
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Visión por Computador: Detección de Características
- La detección de características en visión por computadora es crucial para analizar, procesar y manipular imágenes.
- Incluye puntos de interés, bordes, líneas, contornos y segmentos.
Puntos de Interés
- Un punto de interés es una ubicación distintiva en una imagen con cambios significativos en su entorno.
- Características deseadas: distintivo (único), repetible (identificable en múltiples imágenes a pesar de cambios).
- Proceso: Detección, Descripción, Encaje.
- Aplicaciones: Calibración de cámaras, reconocimiento de patrones y estabilización de video.
- Técnicas populares: Autocorrelación, Detector de esquinas Harris (detectar cambios significativos en gradientes de intensidad).
- Limitaciones de Harris: No invariante a escala, puede mejorarse con pirámides de imágenes o técnicas Harris-Laplace.
Bordes
- Los bordes representan límites entre regiones con propiedades diferentes (color, textura, intensidad).
- Indican cambios de profundidad, iluminación o propiedades de superficie.
- Detección de bordes: Operadores de gradiente (primera derivada), Operadores Laplacianos (segunda derivada), Filtros avanzados (Sobel, Prewitt, Canny).
- Detector de bordes Canny: Suaviza la imagen, calcula gradientes y magnitudes, supresión de no máximos, umbrales de histéresis.
Líneas
- Las líneas representan contornos estructurados en objetos artificiales.
- Representaciones: Ecuación cartesiana (y = mx + b), Representación polar (r = x cos θ + y sen θ).
- Detección de líneas: Transformada de Hough (detecta líneas rectas con interrupciones, insensible a ruido).
- Transformada de Hough probabilística (detecta extremos de líneas).
- Transformada de Hough generalizada (para detectar círculos o elipses).
- Implementación OpenCV: HoughLines, HoughLinesP.
Segmentación
- Divide una imagen en regiones o grupos de píxeles con características similares.
- Aplicaciones: Identificación de objetos, análisis de regiones homogéneas, preparación de datos para clasificación.
- Métodos clásicos: Segmentación basada en histogramas (sencilla pero limitada en imágenes complejas), Segmentación basada en regiones (División y Unión, Watershed), Clustering (K-means, Mean shift), Segmentación activa (Snakes).
- Técnicas avanzadas: Segment Anything Model (SAM) - aprendizaje profundo para segmentar objetos sin anotaciones previas.
Descriptores de Características
- Traducen las propiedades de un punto de interés en un vector numérico para el encaje entre imágenes.
- Métodos: SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded-Up Robust Features), ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).
- SIFT - Invariante a escala, rotación y cambios de iluminación.
- SURF - Más rápido que SIFT pero similar en robustez.
- ORB - Eficiencia computacional.
- Comparativa descriptiva: SIFT - alta robustez, alta complejidad; SURF - alta robustez, media complejidad; ORB - baja complejidad, baja robustez.
Encaje de Características
- Determina si dos características en diferentes imágenes corresponden al mismo punto del mundo real.
- Técnicas: Basadas en plantillas (correlación, SSD), Basadas en histogramas (compara descriptores como SIFT usando distancias euclídeas).
- Problemas: Outliers (emparejamientos incorrectos), solución con métodos como RANSAC. Implementación OpenCV: BFMatcher.
Evaluación del Encaje de Características
- Mide la precisión y eficiencia de los algoritmos de encaje.
- Métricas clave: Matriz de Confusión (TP, FP, FN, TN), Precisión, Sensibilidad, Exactitud, Curvas ROC, AUC.
- Distancias: Euclidea, Minkowski, Mahalanobis, Similitud coseno.
- Métodos para manejar outliers: RANSAC, Deep Learning.
Reconocimiento de Objetos
- Tarea fundamental en visión por computadora que implica clasificación, detección y segmentación de objetos.
- Tareas relacionadas: Clasificación de imagen, Reconocimiento de ejemplares, Detección de objetos, Comprensión de vídeo.
- Detección de Objetos: Localización de objetos específicos en una imagen (bounding boxes).
- Retos: Iluminación, pose, fondo, oclusiones, variaciones intraclase.
- Métodos clásicos: Viola-Jones, HOG, Modelos basados en partes (DPM).
- Avances con Deep Learning: R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, RetinaNet.
- Segmentación Semántica: Clasifica cada píxel de una imagen en categorías. -Tipos: Semántica, de ejemplares, panóptica.
- Métodos destacados: Mask R-CNN, U-Net, Segment Anything Model (SAM).
Aplicaciones en Biometría
- La biometría usa características físicas, químicas o comportamentales para la identificación.
- Usos: Seguridad, control de acceso, pago, personalizaciones, identificación forense.
- Sistemas: Identificación (1:N), Verificación (1:1).
- Métodos de identificación: Algo que se tiene, Algo que se sabe, Algo que se es.
- Componentes de un sistema biométrico: Sensor, Extractor de características, Clasificador, Base de Datos.
- Evaluación: Tasa de falsos positivos (FAR), Tasa de falsos negativos (FRR), Tasa de aceptaciones genuinas (GAR), Tasa de error igualitaria (EER), Curvas DET y ROC, AUC, FTA, FTE.
- Rasgos: Biológicos (ADN), Fisiológicos (huella dactilar, rostro, iris), Comportamentales (voz, firma).
- Sistema ENCARA2: Sistema de detección de múltiples rostros en tiempo real.
- Deepfakes: Nueva amenaza para la biometría que permite manipulación de imágenes/vídeos con fines maliciosos.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Este cuestionario explora la detección de características en visión por computadora, abarcando puntos de interés, bordes y técnicas relevantes. Aprende sobre el proceso de detección, descripción y encaje, así como las aplicaciones prácticas en análisis de imágenes. También se discuten las limitaciones de las técnicas y sus mejoras.