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Fabio Berton Stima del flusso ottico per il controllo dei movimenti oculari

Fabio Berton Stima del flusso ottico per il controllo dei movimenti oculari in un sistema antropomorfo Relatore: Chiar. mo Prof. Giulio Sandini Correlatori: Ing. Giorgio Metta Ing. Francesco Panerai. Obiettivo della tesi:. Realizzazione del controllo di un sistema visivo

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Presentation Transcript


  1. Fabio Berton Stima del flusso ottico per il controllo dei movimenti oculari in un sistema antropomorfo Relatore: Chiar.mo Prof. Giulio Sandini Correlatori: Ing. Giorgio Metta Ing. Francesco Panerai

  2. Obiettivo della tesi: • Realizzazione del controllo di un sistema visivo • binoculare in grado di fissare ed inseguire • attivamente un target ed avente le seguenti caratteristiche: • Elaborazione in tempo reale. • Aderenza al modello biologico.

  3. Strategie utilizzate: • Separazione del soggetto dallo sfondo in immagini binoculari. • Stima del flusso ottico per individuare gli spostamenti del target. • Implementazione parallela degli algoritmi per distribuire il carico computazionale. • Utilizzo di geometrie spazio varianti: immagini acquisite a risoluzione variabile. Tracking Real time

  4. La Geometria Log - polare Piano retinico Piano corticale Mappaggio Log - polare

  5. Segmentazione dell’oggetto dallo sfondo La mappa di fusione binoculare L R

  6. Immagine ciclopica

  7. Il controllo della vergenza: Fissazione del target tramite l’ indice di fusione binoculare Vantaggi dei campionamenti spazio varianti nel calcolo dell’area fusa

  8. Stima del Flusso ottico • Approssimazione dell’ambiente con un modello planare. • Analisi del movimento solo sull’immagine fusa. • Sfruttamento delle caratteristiche del campionamento Log - polare (alta precisione in fovea e ampiezza del campo visivo per determinare grandi spostamenti).

  9. Componenti del flusso ottico Traslazione orizzontale Traslazione verticale Espansione/ contrazione Rotazione Shear

  10. Parallelizzazione degli algoritmi • I vantaggi dell’implementazione su DSP SHARC si possono riassumere come segue: • Ottimizzazione dei calcoli floating-point. • Facilità di programmazione. • Possibilità di acquisizione diretta delle immagini. • Alta modularizzabilità degli algoritmi utilizzati.

  11. Conclusioni e sviluppi futuri: Con l’implementazione su DSP è stata raggiunta, nel caso di immagini 64x32, una velocità di elaborazione di circa 20Hz, contro i circa 16Hz di un Pentium 200. Ottimizzando il codice ed i trasferimenti Host  DSP si potranno ottenere prestazioni più elevate.

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