Cuando se ve una mano, sin importar si está abierta, si está apuntando a algún lado, o si está como un puño, reconocemos de todas maneras que estamos viendo una mano. La computadora, por el contrario, si se le enseña a reconocer una mano abierta, probablemente no pueda reconocer un puño u otra posición de los dedos. Debido a esto, no es casualidad que los investigadores enfocados a la visión por computadora busquen algoritmos que funcionen como hacen los humanos. Tal vez un avance significativo en este sentido sea lo que los científicos de la Universidad de Purdue, en Indiana, han logrado: anuncian dos nuevos métodos para el reconocimiento de objetos en 3D, ambos basados en un modelo de difusión del calor.
Los dos métodos, uno de mapeo del calor y otro sobre la distribución del calor, podrían ser usados juntos o de forma separada. Estos no miden, curiosamente, el calor, sino que escanean la superficie del objeto en medición y aplican algoritmos para estimar cómo el calor se difundiría. Debido a que la difusión del calor es un patrón predecible, la forma del objeto que se está estudiando puede ser determinada, sin importar su orientación. Los algoritmos se basan en ecuaciones desarrolladas por Albert Einstein y Jean Baptiste Joseph Fourier, científico del siglo 18.
En el método de mapeo del calor, la computadora divide la superficie de un objeto en una malla de triángulos, entonces les aplica los algoritmos para determinar cómo el calor fluiría de triángulo en triángulo. Incluso si la imagen contiene “ruido“, por ejemplo, imperfecciones debido al método de escaneo, la forma del objeto puede ser determinada. La computadora es incluso capaz de determinar algo que le han llamado “la firma del calor promedio“, lo cual permite dividir al objeto en segmentos, identificando el centro de cada uno y asignando más o menor importancia a los diferentes segmentos.
“El ser capaces de asignar un peso a los segmentos es crítico porque ciertos puntos son más importantes que otros en términos de entender la forma del objeto“. Dice el profesor de ingeniería mecánica Karthik Ramani. “La punta de la nariz es más importantes que otros puntos de la propia nariz, por ejemplo, para percibir apropiadamente la forma de la nariz o la cara, y la punta de los dedos es más importante que otros muchos puntos para poder percibir una mano“.
En el segundo método, en el de la distribución de calor, el objeto es de nuevo dividido en patrones de triángulos. Aplicando ciertos algoritmos, la computadora puede construir un modelo de todo el objeto en la forma de un histograma, el cual es un mapeo en dos dimensiones de una forma en tres dimensiones. Y aunque un mapa en tres dimensiones da más información, el de dos dimensiones es más fácil de procesar.
“Es muy eficiente y muy compacto porque se está usando solamente un histograma bidimensional“, dice Ramani. “La propagación del calor en una malla de triángulos ocurre muy rápidamente porque las matemáticas del cálculo de matrices puede hacerse muy rápido y de manera precisa“.
El equipo de Purdue ha usado ambos métodos para identificar rápidamente formas complejas, incluyendo manos, la forma humana y un modelo del mítico mitad hombre, mitad caballo, el centauro.
Fuente: GizMag