Diseñando robots más capaces
de identificar objetos
mezclados y en posiciones
inusualesl
El reconocimiento de objetos es uno de los problemas más ampliamente
estudiados en el campo de la visión por ordenador. Sin embargo, para un robot
que deba manipular...
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Diseñando robots más capaces
de identificar objetos
mezclados y en posiciones
inusualesl
El reconocimiento de objetos es uno de los problemas más ampliamente
estudiados en el campo de la visión por ordenador. Sin embargo, para un robot
que deba manipular objetos en el mundo real, reconocerlos no es suficiente;
también tiene que entender su orientación. ¿Está colocada al revés o de lado esa
jarra? ¿Hacia qué dirección apunta su asa?
Para mejorar en los robots la capacidad de apreciar la orientación de los objetos,
el equipo de Jared Glover, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en
Cambridge, Estados Unidos, está explotando lo que se conoce en estadística
como la Distribución de Bingham.
Con la ayuda previa de Sanja Popovic (que ahora está en Google), Glover se basó
en la Distribución de Bingham para desarrollar un nuevo algoritmo de visión para
robots que es un 15 por ciento mejor que su mejor contendiente en la tarea de
identificar objetos conocidos en medio de un montón de
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