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Adición de un Paso de Fusión de Datos al Algoritmo de Mínimos Cuadrados Clásico para Mejorar la Estima del Campo de Flujo Óptico

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Adición de un Paso de Fusión de Datos al Algoritmo de Mínimos Cuadrados Clásico para Mejorar la Estima del Campo de Flujo Óptico

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dc.contributor.author Soria, Carlos M. es_ES
dc.contributor.author Sarcinelli Filho, Mario es_ES
dc.contributor.author Carelli, Ricardo es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-21T09:46:09Z
dc.date.available 2020-05-21T09:46:09Z
dc.date.issued 2013-07-09
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/143954
dc.description.abstract [ES] En este artículo se propone una versión mejorada del método clásico basado en el criterio de mínimos cuadrados para estimar el campo de flujo óptico. La esencia de la propuesta es fusionar algunas estimas de un mismo vector de flujo óptico, obtenidas por el criterio de mínimos cuadrados, para generar una estima más precisa de dicho vector. Se discuten dos propuestas para obtener las estimas a fusionar en base al criterio clásico de mínimos cuadrados, generando dos versiones modificadas del algoritmo claásico. Se presentan los resultados obtenidos aplicándose los dos algoritmos propuestos para estimar los vectores de flujo óptico correspondientes a dos imágenes sucesivas de la secuencia de vídeo conocida como SRI Trees. Finalmente se enumeran algunas situaciones, en términos de navegación de robots móviles, en las cuales dichos algoritmos podrían ser utilizados, como forma de resaltar la aplicabilidad de los resultados de esta investigación. es_ES
dc.description.abstract [EN] A new approach for optical flow estimation is here addressed, in which some least-mean-square-error estimates of an optical flow vector are fused to generate a more accurate estimate of such vector. How to get the initial least-mean-square-error estimates is also discussed, looking for a faster algorithm. Results of using the proposed method to estimate the optical flow vectors for two frames of the well known SRI Trees video sequence are presented and discussed. Finally, some situations in the context of mobile robot navigation, in which the algorithms proposed here could be applied, are mentioned, to highlight the applicability of the results of this research. es_ES
dc.description.sponsorship Los autores agradecen a la Secretaría de Políticas Universitarias del Ministerio de la Educación, Ciencia y Técnica de la República Argentina y a la CAPES - Fundación Coordinación de Perfeccionamiento del Personal de Enseñanza Superior, del Ministerio de la Educación de la República Federativa del Brasil, por el soporte a la colaboración entre la Universidad Nacional de San Juan, San Juan, Argentina, y la Universidad Federal del Espíritu Santo, Vitoria, ES, Brasil, en cuyo marco se ha desarrollado este trabajo. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Optical flow es_ES
dc.subject Data fusion es_ES
dc.subject Optimal estimation es_ES
dc.subject Least-squares estimation es_ES
dc.subject Autonomous mobile robots es_ES
dc.subject Flujo óptico es_ES
dc.subject Fusión de datos es_ES
dc.subject Estimación óptima es_ES
dc.subject Estimación por mínimos cuadrados es_ES
dc.subject Robots móviles autónomos es_ES
dc.title Adición de un Paso de Fusión de Datos al Algoritmo de Mínimos Cuadrados Clásico para Mejorar la Estima del Campo de Flujo Óptico es_ES
dc.title.alternative Adding a Data Fusion Step to the Least-Mean-Square- Error Algorithm to Improve Optical Flow Field Estimation es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.riai.2013.05.005
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Soria, CM.; Sarcinelli Filho, M.; Carelli, R. (2013). Adición de un Paso de Fusión de Datos al Algoritmo de Mínimos Cuadrados Clásico para Mejorar la Estima del Campo de Flujo Óptico. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 10(3):325-332. https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.05.005 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.05.005 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 325 es_ES
dc.description.upvformatpfin 332 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 10 es_ES
dc.description.issue 3 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\9518 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, Argentina es_ES
dc.contributor.funder Coordenaçao de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, Brasil es_ES


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