RESUMEN: Este trabajo de tesis presenta una innovadora solución al problema del reconocimiento de objetos 3D en imágenes, considerando la información de tres dimensiones (3D) proporcionada por un sistema de visión estereoscópico con cámaras digitales convencionales. La necesidad surge de la flexibilidad requerida por la dinámica de los sistemas en la vida real, donde los objetos no pueden ser capturados por módulos de visión por computadora que requieren el objeto a reconocer, a una distancia fija respecto de las cámaras digitales que lo capturan ó donde las dimensiones de los objetos son factor importante para realizar el reconocimiento. En este trabajo se propone la solución con un tipo de reconocimiento de objetos en 3D basados en la visión estereoscópica y en la estadística del objeto a reconocer. Se obtuvieron resultados que abordan este tema desde una perspectiva diferente a la que comúnmente se esta haciendo alrededor del mundo (como se presenta en los antecedentes). Ya que actualmente se encuentra una división entre los investigadores que perfeccionan las técnicas de reconocimientos de patrones y quienes reconstruyen entornos en 3 Dimensiones. La metodología de esta técnica puede utilizarse para muchas aplicaciones sin modificar la estructura de esta y pueden ser perfeccionados algunos parámetros para la aplicación que se requiera utilizar. Este método descubre de manera automática los detalles para encontrar matemáticamente los rasgos de cada objeto en la imagen, esta tarea no se deja en las manos del talento de una persona, por lo tanto se comprueba la versatilidad del sistema. Se ha reportado el funcionamiento de la metodología propuesta de reconocimiento de objetos 3D de esta tesis. En los cuales podemos observar que se logra el reconocimiento de objetos similares donde la diferencia entre los objetos radica principalmente en las dimensiones volumétricas de los cuerpos.
ABSTRACT: This thesis presents a novel solution to the problem of 3D object recognition in images, considering the information of three-dimensional (3D) provided by a stereo vision system with conventional digital cameras. The need became from the flexibility required by the dynamics of systems in real life, where objects can not be captured by computer vision modules to do the object recognition or exist a fixed distance from digital cameras that capture it or where the dimensions of objects are important for recognition. This paper proposes a solution with a type of 3D object recognition based on stereoscopic vision and the statistics of the object to recognize. We obtained results that address this topic from a different perspective than is commonly being done around the world (as presented in the background). Since it is now a division between researchers who perfected the techniques of pattern recognition, and those environments reconstructed in 3 dimensions. The methodology of this technique can be used for many applications without changing the structure of this and can be improved some parameters for the application presented to use. This method automatically discovers the details to find mathematically the characteristics of each object in the image; this task is not left in the hands of a person's talent, so it checks the system versatility. It is reported the operation of the proposed methodology for 3D object recognition of this thesis. In which we can observe that achieved the recognition of similar objects where the difference between objects is mainly based on volumetric dimensions of the bodies.
