Facultad Regional San Francisco

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    Calibración de sistemas de múltiples cámaras
    (IEEE, 2015-10) González Dondo, Diego; Trasobares, Fernando; Yoaquino, Leandro; Padilla, Julián; Redolfi, Javier
    The use of multi-camera systems in target tracking applications demands to know positions and orientations of each one of the cameras in a global coordinate system. In this work is described the development and implementation of an extrinsic calibration method for multi-camera systems. A theoretical analysis of each stage of the process is shown, pointing out methods and tools. Furthermore, a new calibration pattern is proposed. The validation is performed with simple experiments and in a real deployment of IP cameras.
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    Sistema de seguimiento de objetivos usando múltiples cámaras y estimación Bayesiana
    (IEEE, 2015-10) González Dondo, Diego; Redolfi, Javier; Griffa, Martín; Steiner, Guillermo; Canali, Luis
    In recent years, the increase in amount of camera networks available has led to the rise up of new techniques and applications of signal processing. In this work, an implementation of image sensor network, cameras, for mobile target tracking is shown. More specifically, it is performed an application of particle filter in a distributed way, based on leader agents for state estimation. Finally, simulations are presented, as well as a real experiment made with a camera network to track a mobile platform.
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    Clasificación de Variedades de Semillas de Trigo usando Visión por Computadora
    (SADIO, 2016) Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Pucheta, Julián; Canali, Luis
    En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean reali-zados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95 % en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.