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No recuerdo si en algun post anterior he comenado sobre lo que para mi es el problema general de vision. Sin embargo en esto post lo retomare.

En lo que llvo estudiando un poco de vision, considero qeu el problema general esta en dar sentido al conjunto de pixeles qeu tenemos como entrada, ya sea como un conjunto unico ( imagen ) o como el conjunto tomado sobre una secuencia de imagenes ( video ).

Suena un poco ambiguo, Lo se. Pero asi tambien es el area :) . Aun ambigua y con muchos campos por explorar.

En este caso, muestro tres de imagenes que son resultado de estar este dia trabajando sobre el como, dinamicamente ( cambios en la variacion de intensidad luminosa ) variar ciertas constantes que se usan como base para ciertos algoritmos .

El problema esta en que a pesar de que las transformaciones SIFT y SURF dicen ser relativamente robustas a cambios en rotacion, escala e intensidad, No lo son en el caso mas general. Esto es discutible. Sin embargo ahora he tenido problemas con esto. Lo mismo que para la entrada del Cuantizador Vectorial. Es esta la razon de tratar de "acotar" la busqueda, ya sea para el Match () en SIFT o SURF o bien para cuantizarlo de manera apropiada.

Bueno. Ahora les muestro un par de resultados. La manera en l que objeto las regiones es un tanto * naive * ( para los qeu leyeron mi twitt en la manana , ahora sabran porque lo puse :P )

Basicamente, utilzo un detector de puntos * esquinosos * ( harris ) que no es computacionalmente costoso a diferencia del FastHessian. Esto con la intension de buscar, regiones con mayor cantidad de informacion. Algo parecido a la entropia de la imagen. Una vez que se tienen los puntos, Busco la menor diferencia y la segunda menor diferencia ( distancias ) entre ellos para determinar un numero aproximado de regiones. Esta idea esta mejor explicada en A performance evaluation of local descriptors Con este numero, encuentro los centroides de cada region , con otro clasico metodo: K-medias. Y en este Punto ( centroide ) segmento por intensidad en la diferencia mas pequena. :)

Bueno .. Ahora las imagenes: