CAMPOS ALEATORIOS DE MARKOV CONDICIONALES, ESTADOS MIXTOS Y ANALISIS DE MOVIMIENTO EN SECUENCIAS DE IMAGENES

TOMÁS CRIVELLI; BRUNO CERNUSCHI FRÍAS

Buenos Aires, Argentina, Agosto 2008

Congreso; IV Congreso Internacional de Matemática Aplicada a la Ingeniería y Enseñanza de la Matemática en la Ingeniería”, INMAT’2008, Agosto 2008, CD-ROM; 2008

Facultad de Ingeniería, UBA

En este trabajo consideramos la problemática general del análisis de secuencias deimágenes, con el objetivo de extraer información sobre el contenido y estructura de las mismas.Esto incluye problemas tales como detección (e.g. eventos de interés), segmentación de regiones, clasificación de imágenes, reconocimiento etc. El enfoque seguido aquí se basa en dos aspectos: por un lado la utilización de los llamados campos aleatorios de Markov condicionales, que permiten formular modelos probabilísticos sobre variables que representan información de alto nivel (etiquetas, clases de pertenencia, estructura) dadas ciertas observaciones obtenidas a partir de los datos, y definidas de forma extremadamente flexible. Por otro lado, consideramos campos condicionales donde las variables aleatorias intervinientes pertenecen a espacios de probabilidad mixtos(discreto-continuos) permitiendo resolver problemas conjuntos en forma simultánea, explotandola interacción entre ambos tipos de valores. Presentamos los elementos teóricos fundamentales queinvolucran este tipo de modelos y consideramos aplicaciones orientadas al análisis de contenidodinámico en visión por computadoras.