Desarrollo de software para la detección de personas por medio de sensor RGBD (2017)
Se desea implementar en un entorno robotizado la manera de detectar personas para el control de un robot y mantener la seguridad de las personas que puedan entrar en el volumen de trabajo de este. Para ello fue necesario la comunicación con un sensor de profundidad y el entrenamiento de clasificadores. Se analizaron librerías para la comunicación de Java con el sensor de profundidad Kinect tales como: J4k y processing mirando su facilidad de modificación o mantenimiento, documentación y finalmente que tanto se podían intervenir estas librerías. Se encontró que processing tiene mayor documentación, facilidad en implementación entre otros aspectos que favorecieron a que se desarrollara el software con esta herramienta y se dejara de lado la librería J4k. Para la parte de detección de personas se utilizó un clasificador en cascada de la librería de Opencv, para lograr nuestro cometido fue necesario entrenar nuestro clasificador con bases de datos descargadas para las pruebas iniciales, pero posteriormente se desarrollara una base de datos propia para aumentar el grado de certeza en el entorno que se hará la implementación. Y se desarrolló o implemento un algoritmo para analizar otros clarificadores por medio de balu y matlab para saber que clasificador es más óptimo para en la siguiente etapa del proyecto saber con qué clasificador es más eficaz con las imágenes RGBD.