Edge and corner identification for tracking the line of sight
| dc.citation.epage | 23 | |
| dc.citation.issue | 2 | |
| dc.citation.journalAbbreviatedTitle | ing.cienc. | eng |
| dc.citation.journalTitle | Ingeniería y Ciencia | eng |
| dc.citation.spage | 5 | |
| dc.citation.volume | 1 | |
| dc.contributor.affiliation | Universidade de Vigo | spa |
| dc.contributor.affiliation | EAFIT University | spa |
| dc.contributor.affiliation | GIStec | spa |
| dc.contributor.author | S Orozco, María | spa |
| dc.contributor.author | Ruiz Salguero, Oscar Eduardo | spa |
| dc.contributor.author | Jasnoch, Uwe | spa |
| dc.coverage.spatial | Medellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees | eng |
| dc.date | 2005-12-01 | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-22T19:22:13Z | |
| dc.date.available | 2019-11-22T19:22:13Z | |
| dc.date.issued | 2005-12-01 | |
| dc.description | This article presents an edge and corner detector, implemented in the GEIST project domain (a Computer Aided Tourist Information System) to extract information from straight edges and their intersections (corners in the image) from camera images ( from the real world) contrasted with computer-generated images (from the Historical Monuments Database based on the position and orientation of a virtual observer). The camera and computer generated images are processed to reduce detail, find the skeleton of the image and detect edges and corners. The surviving corners of the detection and discovery process of the skeleton of the images are treated as reference points and fed to a matching algorithm, which estimates the sampling errors that usually contaminate the GPS and orientation data (fed to the generator images per computer). In this way, a closed loop control cycle is implemented, by means of which the system converges to the exact determination of position and orientation of an observer crossing a historical scenario (in this case, the city of Heidelberg). With this exact position and orientation, in the GEIST project other modules are capable of projecting historical re-creations in the observer's field of vision, which have the exact scenario (the real image seen by the observer). Thus, the tourist "sees" the scenes unfolding in material and real historical sites of the city. To do this, this article presents the modification and articulation of algorithms such as the Canny Edge Detector, "SUSAN Corner Detector", 1- and 2-dimensional filters, and so on. | eng |
| dc.description | Este artículo presenta un detector de aristas y esquinas, implementado en el dominio del proyecto GEIST (un Sistema de Información Turística Asistido por Computador) para extraer la información de aristas rectas y sus intersecciones (esquinas en la imagen) a partir de imágenes de cámara (del mundo real) contrastadas con imágenes generadas por computador (de la Base de Datos de Monumentos Históricos a partir de posición y orientación de un observador virtual). Las imágenes de la cámara y las generadas por computador son procesadas para reducir detalle, hallar el esqueleto de la imagen y detectar aristas y esquinas. Las esquinas sobrevivientes del proceso de detección y hallazgo del esqueleto de las imágenes son tratados como puntos referentes y alimentados a un algoritmo de puesta en correspondencia, el cual estima los errores de muestreo que usualmente contaminan los datos de GPS y orientación (alimentados al generador de imágenes por computador). De esta manera, un ciclo de control de lazo cerrado se implementa, por medio del cual el sistema converge a la determinación exacta de posición y orientación de un observador atravesando un escenario histórico (en este caso, la ciudad de Heidelberg). Con esta posición y orientación exactas, en el proyecto GEIST otros módulos son capaces de proyectar re-creaciones históricas en el campo de visión del observador, las cuales tienen el escenario exacto (la imagen real vista por el observador). Así, el turista “ve” las escenas desarrollándose en sitios históricos materiales y reales de la ciudad. Para ello, este artículo presenta la modificación y articulación de algoritmos tales como el Canny Edge Detector, “SUSAN Corner detector”, filtros 1- y 2-dimensionales, etcétera. | spa |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.issn | 2256-4314 | |
| dc.identifier.issn | 1794-9165 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10784/14568 | |
| dc.language.iso | eng | eng |
| dc.publisher | Universidad EAFIT | spa |
| dc.relation.isversionof | http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/492 | |
| dc.relation.uri | http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/492 | |
| dc.rights | Copyright (c) 2005 María S Orozco, Oscar Eduardo Ruiz Salguero, Uwe Jasnoch | eng |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | eng |
| dc.rights.local | Acceso abierto | spa |
| dc.source | instname:Universidad EAFIT | |
| dc.source | reponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT | |
| dc.source | Ingeniería y Ciencia; Vol 1, No 2 (2005) | spa |
| dc.subject.keyword | Image Synthesis Methods | eng |
| dc.subject.keyword | Computer Vision | eng |
| dc.subject.keyword | Edge Detection | eng |
| dc.subject.keyword | Corner Detection | eng |
| dc.subject.keyword | Métodos De Sintetización De Imágenes | spa |
| dc.subject.keyword | Visión Por Computador | spa |
| dc.subject.keyword | Detección De Aristas | spa |
| dc.subject.keyword | Detección De Esquinas | spa |
| dc.title | Edge and corner identification for tracking the line of sight | eng |
| dc.title | Identificación de bordes y esquinas para rastrear la línea de visión | spa |
| dc.type | article | eng |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | eng |
| dc.type | publishedVersion | eng |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | eng |
| dc.type.local | Artículo | spa |