Modelado y reconocimiento 3D en arquitecturas paralelas

Résumé

En esta Tesis se plantea nuevas soluciones a la problemática de la representación y del reconocimiento de objetos tridimensionales en el área de la visión por computador, También se ha abordado la tarea de optimizar el tiempo de proceso empleado a la obtención de los volúmenes y los mallados que permitirán trabajar con la información tridimensional partiendo de datos reales. Los trabajos de investigación han fructificado en dos nuevas propuestas de representación de objetos tridimensionales, en dos nuevas técnicas de reconocimiento de imágenes bidimensionales, en un nuevo planteamiento de reconcimiento de objetos 3D y en varias implementaciones eficientes en multiprocesadores de memoria compartida y distribuida. La representación de los objetos 3D se ha abordado según dos enfoques alternativos: desde un punto de vista cuantitativo, generando una descripción multirresolución de la superficie del objeto, y desde uno cualitativo, generando una etiqueta que describe la forma global del cuerpo. Las técnicas de reconocimiento experimentadas se han basado en la utilización de transformadas/emph{wavelet} para extraer un vector de caracteristicas representativo del contenido de las imágenes. El color y la forma de los objetos han sido las características elegidas para las imágenes bidimensionales, mientras que las imágenes volumétricas han quedado caracterizadas por la distribución de niveles de gris a diferentes de resolución. El clasificador empleado en todos los casos ha sido el de mínima distancia. Respecto a las optimizaciones algortítmicas, se han optimizado aquellas etapas que requerían más recursos computacionales. En comcreto se han paralelizado dos técnicas de reconstrucción de objetos voluméricos en una arquitectura vectorial con memoria compartida, se ha optimizado una de estas técnicas de reconstrucción volumétrica sobre una arquitectura de procesadores débilmente acoplados, y se han realiza