Visión Artificial

Diseño y simulación de sistemas de Visión Artificial en MATLAB

La Visión Artificial tiene como objetivo generar descripciones inteligentes y útiles de escenas y secuencias visuales, así como de los objetos que aparecen en ellas, mediante la realización de operaciones sobre imágenes y vídeos.

Entre las tareas más típicas de Visión Artificial están:

  • Detección, reconocimiento, identificación y seguimiento de objetos
  • Análisis de movimiento
  • Reconstrucción de escenas
  • Restauración de imágenes
  • Calibración de cámaras
  • Visión estéreo

Detección de personas mediante máquina vector soporte (SVM) con características de histograma de gradientes orientados (HOG)

La creciente complejidad de los sistemas de Visión Artificial hace que la posibilidad de probar fácilmente distintos algoritmos y métodos alternativos para llevarlas a cabo, suponga un ahorro considerable a la hora de diseñar dichos sistemas de visión artificial.

Entre sus aplicaciones principales destacan:

  • Robótica
  • Reconocimiento óptico de caracteres
  • Construcción de modelos 3D
  • Aplicaciones médicas
  • Seguridad automovilística
  • Captura de movimiento
  • Vigilancia
  • Biométrica
Estabilización de vídeo mediante registro basado en características


También puede consultar : Steve on Image Processing, procesamiento de imagen y vídeo, reconocimiento de objetos, MATLAB y OpenCV, detección de objetos, reconocimiento de imágenes, extracción de características, visión en estéreo, flujo óptico, reconocimiento de patrones, Soporte de Simulink para hardware integrado

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Aprende cómo llevar a cabo la detección y reconocimiento de objetos