dc.contributor.author
Cuevas-Jiménez, Erik Valdemar
dc.date.accessioned
2018-06-07T19:35:30Z
dc.date.available
2006-12-19T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/6222
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-10421
dc.description
Title and Table of Contents 7
1\. Introduction 13 2\. Machine Vision Background 27
3\. Tracking algorithms for active systems 51
4\. Fuzzy Segmentation 87
5\. Neural Networks in Face Localization 103
6\. Adaptive Control 121
7\. Fuzzy control 151
8\. Gaze Control 177
9\. Neurofuzzy prediction for visual tracking 193 10\. Camera calibration
for stereo vision 217
11\. Stereo Vision 231 12\. Stereo tracking system 251
13\. Conclusions 269 Appendix 271
Bibliography 307
dc.description.abstract
This thesis presents a stereo active vision system that is designed for a
humanoid robot. The task was decomposed into four layers as object
localization, tracking, control and depth measurement. We adopted the
developmental approach, which is based on intelligent techniques, for the
robot vision. Neural networks and Fuzzy algorithms are used for the object
localization. For tracking, searching most similar region approaches (Camshift
and Particle filter) were utilized. A neuro-fuzzy prediction mechanism in
tracking module made the tracking more stable. The stereo active vision system
was controlled using adaptive and fuzzy algorithms which modify their behavior
depending on the movements carried out by the tracked object. For the depth
determination, we used a simple correspondence procedure based in a epipolar
assumption. As a result of the combination of these modules and techniques,
the system demonstrated real time tracking, velocity, and robust control.
de
dc.description.abstract
Diese These präsentiert ein Stereo aktives Vision-System, das für einen
Humanoid-Roboter geplant wird. Diese Aufgabe wurde in vier Teile zerlegt als
Gegenstand-Lokalisierung, das Tracking, Kontrolle und Abstand-Maß. Wir
adoptierten den Entwicklungs Ansatz, welcher wird auf intelligenten Techniken
gegründet. Neuronale Netzwerke und Fuzzy Algorithmen werden für die
Gegenstand-Lokalisierung benutzt. Für das Tracking Camshift und Partikel-
Filter wurden verwandt. Ein Neurofuzzy Vorhersagen-Systme wurde gemacht, um
das Tracking stabiler zu machen. Das Stereo aktives Vision-System wurde durch
eine Regler kontrolliert. Für die Abstand-Maß benutzten wir eine einfache
Übereinstimmung Verfahren basierte in einer epipolar-Annahme. Als Ergebnis der
Kombination von diesen Bauelementen und den Techniken demonstrierte das System
wirkliche echtzeit Leistung, Geschwindigkeit, und robuste Kontrolle.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Computer Vision
dc.subject
Robotics Vision and Robotic Control.
dc.subject.ddc
000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke::000 Informatik, Wissen, Systeme::004 Datenverarbeitung; Informatik
dc.title
Intelligent Robotic Vision
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Raul Rojas
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Mariano Rivera
dc.date.accepted
2006-12-20
dc.date.embargoEnd
2007-03-16
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000002505-2
dc.title.translated
Intelligente Vision für Roboter
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
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FUDISS_thesis_000000002505
refubium.mycore.transfer
http://www.diss.fu-berlin.de/2006/665/
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000002505
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free
dcterms.accessRights.openaire
open access