El desarrollo de un robot humanoide incluye 6 grados de libertad y algoritmos avanzados de visión artificial
Objetivos del proyecto
-Diseñar un humanoide donde probar algoritmos de visión artificial.
-Elementos sencillos y económicos.
-Controlar 6 ejes de movimientos independientes.
-Utilizar la cara de un robot humanoide open source.
-Escribir un algoritmo por etapas para el reconocimiento facial, de pupilas y de boca mediante distintas técnicas y con el uso de métodos de procesado y prepocesado de imágenes.
-Integrar un algoritmo de tracking a los métodos de detección implementados.
-Lograr que el humanoide imite los movimientos del usuario.
-Interfaz de usuario versátil e intuitiva.
-Visualización de las propiedades de la imagen capturadas por el algoritmo.
Reconocimiento facial
Estos algoritmos fueron desarrollados desde la base en MatLab, sin el uso de librerías, utilizando las características de un reconocimiento basado en Viola-Jones.
Robusto – Alta detección de verdaderos positivos y bajo en falsos positivos y funcionamiento en tiempo real.
4 etapas del algoritmo:
Imagen binaria.
Búsqueda con Adaboost.
Clasificadores en cascada
Haar-Features.
HAAR-FEATURES
Creación de una imagen integral—> V-J
Ventana de búsqueda.
Suma de píxeles por zona en cada ventana.
Velocidad de procesamiento.
ADABOOST
Algoritmo predictivo para clasificación desarrollado por matlab.
Preparado para evitar overfitting.
Dependiendo del modelo, se considera adaptativo porque se compone de clasificadores mas sencillos.
El resultado es un clasificador mas exacto que los algoritmos de aprendizaje
Este proyecto fue realizado como parte del TFM en la maestría de automática y robótica, utilizando la conexión de un móvil Android y una aplicación desarrollada para el control y obtención de imagenes y un sistema de ejecución de movimientos impreso en 3D, conducido por un Arduino y una conexión activa por BUS con MatLab