7: Extracción de características
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Un robot puede obtener información sobre su entorno tanto por detección activa (por ejemplo, ultra-sonido, luz y láser) como pasiva (por ejemplo, aceleración, campo magnético o cámaras). Solo hay pocos casos en los que esta información es directamente útil para un robot. Antes de poder llegar a información semántica como “Estoy en la cocina”, “esto es una taza” o “esto es un caballo”, es identificar características de nivel superior.
El objetivo de este capítulo es introducir una serie de detectores de características estándar como
- la transformada de Hough-para detectar líneas, círculos y otras formas,
- métodos numéricos como mínimos cuadrados, split and merge y RANSAC para encontrar características de alto nivel en datos ruidosos,
- Características invariantes de escala.