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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '520566' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 520566 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 520566

Título del libro: 19th Ieee International Conference On Autonomous Robot Systems And Competitions, Icarsc 2019
Título del capítulo: Feature detection using Hidden Markov Models for 3D-visual recognition

Autores UNAM:
CARLOS ADRIAN SARMIENTO GUTIERREZ; JESUS SAVAGE CARMONA; LUIS ANGEL CONTRERAS TOLEDO; ABEL PACHECO ORTEGA; JOSE MAURICIO MATAMOROS DE MARIA Y CAMPOS;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2019

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Palabras clave:

Anthropomorphic robots; Computer vision; Feature extraction; Object recognition; Pattern recognition; Trellis codes; 3-D feature extraction; Feature detection; Place recognition; Point cloud; Probabilistic models; Service robots; Visual recognition; Hidden Markov models

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Resumen:

In this work, we present a novel implementation for visual recognition using probabilistic models. Given a scene view, we first propose a 3D feature extraction from a point cloud as a series of observations for a Hidden Markov Model; then, we evaluate the Profile HMM in the place recognition task using a publicly available dataset. Furthermore, we evaluated a classical HMM in the object recognition task in the context of anthropomorphic service robots. Results show that our approach performs well in the aforementioned tasks with high recognition rates. © 2019 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781728135588
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/ICARSC.2019.8733651