Detectando agrupamientos y contornos: un estudio doble sobre representación de formas

Abstract

Las formas juegan un rol clave en nuestro sistema cognitivo: en la percepción de las formas yace el principio de la formación de conceptos. Siguiendo esta línea de pensamiento, la escuela de la Gestalt ha estudiado extensivamente la percep- ción de formas como el proceso de asir características estructurales encontradas o impuestas sobre el material de estímulo.En resumen, tenemos dos modelos de formas: pueden existir físicamente o ser un producto de nuestros procesos cogni- tivos. El primer grupo está compuesto por formas que pueden ser definidas extra- yendo los contornos de objetos sólidos. En este trabajo nos restringiremos al caso bidimensional. Decimos entonces que las formas del primer tipo son formas planares. Atacamos el problema de detectar y reconocer formas planares. Cier- tas restricciones teóricas y prácticas nos llevan a definir una forma planar como cualquier pedazo de línea de nivel de una imagen. Comenzamos por establecer que los métodos a contrario existentes para de- tectar líneas de nivel son usualmente muy restrictivos: una curva debe ser enter- amente saliente para ser detectada. Esto se encuentra en clara contradicción con la observación de que pedazos de líneas de nivel coinciden con los contornos de los objetos. Por lo tanto proponemos una modificación en la que el algoritmo de detección es relajado, permitiendo la detección de curvas parcialmente salientes. En un segundo acercamiento, estudiamos la interacción entre dos maneras diferentes de determinar la prominencia de una línea de nivel. Proponemos un esquema para competición de características donde el contraste y la regularidad compiten entre ellos, resultando en que solamente las líneas de nivel contrastadas y regulares son consderedas salientes. Una tercera contribución es un algoritmo de limpieza que analiza líneas de nivel salientes, descartando los pedazos no salientes y conservando los salientes. Está basado en un algoritmo para detección de multisegmentos que fue extendido para trabajar con entradas periódicas. Finalmente, proponemos un descriptor de formas para codificar las formas detectadas, basado en el Shape Context global. Cada línea de nivel es codificada usando shape contexts, generando así un nuevo descriptor semi-local. A contin- uación adaptamos un algorit