Page 34 - Acalán 115
P. 34

Acalán 115     32                                                         Julio - Diciembre





































                      Figura 13. Funcionamiento en conjunto del carro robot, interfaz y detector de objetos.

          En la curva ROC de la f gura 12, se puede apreciar  Como se observa en la tabla 2 de resultados generales
          que  el  clasif cador  tiene  un  desempeño  excelente  del análisis del clasif cador elegido en un entorno
          frente al lote de imágenes de prueba. El eje de la  controlado, el nivel de acierto en base a las muestras
          tasa  de  falsos  positivos  tiene  un  valor  cercano  positivas es de del 98%, teniendo en cuenta que uno
          0,  el  punto  trazado  del  clasif cador  está  bastante  de los objetivos del presente trabajo es la detección
          próximo al punto (0,1), el eje de la tasa de reales  de señales en un entorno ideal, se puede decir que
          positivos es de 0.98 con un error de sólo 0.02, el  el clasif cador es bastante aceptable, ya en base a
          punto graf cado se encuentra demasiado cerca de la  las muestras con las que se realizaron pruebas sólo
          clasif cación deseada y bastante alejado de la línea  se  tuvieron  2  falsos  positivos  y  1  falso  negativo.
          de no discriminación.                      Además, tiene una tasa de verdaderos positivos de
                                                     0.98 lo que quiere decir que el número de señales
              Tabla 2. Resultados generales del clasif cador  de  “ALTO”  bien  clasif cados  es  mayor  a  los  mal
                                                     clasif cados,  también  se  observa  que  el  número
                   Muestras positivas   50           de falsos positivos es muy pequeño por lo tanto el
                                                     clasif cador puede distinguir entre los objetos que
                  Muestras negativas    50
                                                     son y no son señales de “ALTO”.
                   Reales positivos     49
                    Falsos positivos    2            Conclusiones
                   Reales negativos     48           Como  primer  punto  se  puede  resaltar  que  los
                                                     objetivos planteados al inicio del proyecto han sido
                   Falsos negativos     1
                                                     alcanzados  de  forma  satisfactoria,  ya  que,  como
                      Exactitud        0.97          objetivo  general,  se  logró  implementar  el  sistema
                      Precisión        0.96          computacional  de  bajo  costo  capaz  de  detectar
                     Sensibilidad      0.98          señales  de  “ALTO”  mediante  técnicas  de  visión
                                                     artif cial  en  este  caso  utilizando  el  clasif cador
                     Especif cidad     0.96
                                                     Adaboost de cascada de clasif cadores en conjunto
                  Tasa de verdaderos   0.98          con las características de Haar.
                      positivos
                 Tasa de falsos positivos  0.04      En cuanto al clasif cador elegido fue exitoso para
                                                     el objetivo de este proyecto ya que en las pruebas

                                         UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARMEN
   29   30   31   32   33   34   35   36   37   38   39