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| Las Matemáticas pueden ser definidas como aquel tema en el cual ni sabemos nunca lo que decimos ni si lo que decimos es verdadero. Bertrand Russell(1872-1970) Filósofo, matemático y escritor inglés. |
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| Gran avance para la conversión automática de imágenes 2D en modelos 3D | |||||
Un artista puede dedicar semanas a trabajar sobre cuestiones de profundidad, escala y perspectiva en una pintura de un paisaje, pero una vez que la termina, lo que resulta es tan sólo una imagen de dos dimensiones con un punto de vista fijo. En cambio, el algoritmo Make3d, desarrollado por científicos de la computación de la Universidad de Stanford, puede tomar cualquier imagen de dos dimensiones y crear un modelo tridimensional de su contenido, examinable desde múltiples perspectivas. (NC&T) "El algoritmo se vale de diversos indicios visuales que los humanos utilizamos para estimar las características 3-D de una escena. Si miramos a un campo de hierba, podemos ver que la textura cambia de una manera específica a medida que se hace más distante", explica Ashutosh Saxena, quien junto a Andrew Ng desarrolló el sitio web Make3d, cuya dirección es: https://make3d.stanford.edu En la investigación también colaboró Min Sun. Las aplicaciones prácticas para la extracción de modelos 3-D de imágenes 2-D podrían variar desde un servicio de imágenes enriquecidas de viviendas y demás inmuebles para compradores potenciales en webs de agencias inmobiliarias, hasta la creación rápida de entornos para videojuegos, pasando por la mejora de la visión y la pericia de robots que deben moverse a través de un entorno real e interactuar con él. La extracción de información 3-D de imágenes estáticas es una tecnología emergente. Anteriormente, algunos investigadores habían sintetizado modelos 3-D a partir del análisis de múltiples imágenes de una escena. Otros, incluyendo a Ng y Saxena en el año 2005, desarrollaron algoritmos que deducen la profundidad de imágenes individuales gracias a combinar suposiciones acerca de qué debe ser tierra o cielo, con indicios simples como líneas verticales en la imagen que representan paredes o árboles. Pero Make3d crea modelos precisos y uniformes con una velocidad de trabajo de alrededor del doble de la conseguida por otros métodos, gracias a abandonar las suposiciones limitativas en favor de un análisis nuevo y más profundo de cada imagen y de la poderosa técnica de inteligencia artificial denominada "aprendizaje automático". Para "adiestrar" al algoritmo en los conceptos de profundidad, orientación y posición en imágenes 2-D, los investigadores le suministraron imágenes estáticas de diversos lugares del campus junto con datos 3-D de las mismas escenas obtenidos con escáneres láser. El algoritmo correlacionó los dos conjuntos de datos, adquiriendo al final una buena idea de las tendencias y patrones asociados con estar cerca o lejos. Por ejemplo, aprendió que cambios abruptos a lo largo de los bordes se correlacionan bien con la superposición de un objeto sobre otro, y comprendió que las cosas que están lejos pueden estar un poco más neblinosas y azuladas que las cosas que están cerca. En la web Make3d, el algoritmo atiende por orden de recepción las imágenes suministradas por los usuarios, y cuando termina de generar un modelo envía un correo electrónico de aviso al usuario que aportó la imagen 2-D. https://news-service.stanford.edu/pr/2008/pr-make-012308.html | |||||
Martes, 04 Marzo, 2008 - 04:41 | |||||
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