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DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SOFTWARE DE RECONOCIMIENTO DE DÓLARES AMERICANOS DIRIGIDO A PERSONAS CON DISCAPACIDAD VISUAL UTILIZANDO TELÉFONOS MOVILES INTELIGENTES CON SISTEMA OPERATIVO ANDROID. CHRISTIAN ROBERTO CATACTA LLIVE CARLOS ANDRES GUAITA AYALA. Agenda. Introducción

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DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SOFTWARE DE RECONOCIMIENTO DE DÓLARES AMERICANOS DIRIGIDO A PERSONAS CON DISCAPACIDAD VISUAL UTILIZANDO TELÉFONOS MOVILES INTELIGENTES CON SISTEMA OPERATIVO ANDROID

CHRISTIAN ROBERTO CATACTA LLIVE

CARLOS ANDRES GUAITA AYALA

agenda
Agenda
  • Introducción
  • Personas con Discapacidad Visual
  • Teléfonos Móviles Inteligentes
  • Sistemas Operativos
  • Sistema Operativo Android
  • Procesamiento Digital de Imágenes
  • Diseño e Implementación del Software
  • Conclusiones y Recomendaciones
introducci n
Introducción
  • El Proyecto consiste en hacer una aplicación que funcione en teléfonos móviles inteligentes que posean el sistema operativo Android de Google, esta aplicación permite reconocer la denominación de dólares americanos mediante la cámara del dispositivo móvil y presentarlo en modo de audio para las personas con discapacidad visual.
estad sticas del conadis
Estadísticas del CONADIS

Personas con discapacidades registradas y carnetizadas (1996 al 2011)

313.000 personas con discapacidad en Ecuador

35.000 personas con discapacidad visual

tel fonos m viles inteligentes
Teléfonos Móviles Inteligentes

Teléfonos inteligentes convertidos en puntos finales del Internet y la red de Telecomunicaciones

sistemas operativos
Sistemas Operativos
  • Provee de un ambiente conveniente de trabajo.
  • Hacer uso eficiente del Hardware.
  • Proveer de una adecuada distribución de los recursos.
  • Gobernar el Sistema. y asignar los recursos.
  • Administrar y controlar la ejecución de los programas.
mercado de sistemas operativos
Mercado de Sistemas Operativos

Ecuador

A nivel mundial

sistema operativo android
Sistema Operativo ANDROID

Open Handset Alliance

05 de Noviembre del año 2007

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Versiones

  • Uso del gesto de “pellizcar” para hacer zoom en el navegador, la galería y en Google Maps.
  • Mejoras en Google Maps.
  • Mejoras en la duración de la batería.
  • Transiciones animadas entre ventanas. y Mejoras en la velocidad de la cámara.
  • Mejoras en la velocidad del navegador web con Webkit e Intérprete JavaScript.
  • Posibilidad de personalizar los Widgets mostrados en la pantalla de inicio.
  • Quick Search Box, en la pantalla de inicio busca (contactos, números, Google)
  • Posibilidad de conectarse a redes VPN, 802.1x.
  • Las aplicaciones de Android Market aparecen ahora ordenadas por categorías
  • Soporte para Radio FM.
  • Permite compartir la conexión del teléfono con el portátil, haciendo del móvil un hotspot.
  • Compilador JIT (Just in Time) que hace unas 4 o 5 veces más rápida la nueva versión de Android.
  • Multitouch: Una nueva clave de acordes permite al usuario introducir rápidamente los números y símbolos.
  • Control sobre las aplicaciones.
  • Llamadas por Internet mediante cuentas SIP.
desarrollo en android
Desarrollo en Android

Requerimientos previos:

Plataformas que soportan herramientas de Desarrollo para Android

  • Descargar e Instalar :
  • Eclipse IDE
  • El SDK de Android
  • Java Development Kit (JDK)
slide16

Herramientas para el desarrollo

  • en Android

(AVD) - DISPOSITIVO VIRTUAL

ECLIPSE IDE

(DDMS) - LOGCAT

acceso al hardware mediante android
Acceso al Hardware mediante Android

Parámetros de la Cámara

procesamiento digital de im genes
Procesamiento Digital de Imágenes
  • Imagen Digital
  • Modelos de Color

Modelo de color RGB

Modelo de color YCbCr

t cnicas de procesamiento
Técnicas de Procesamiento

Histograma

Sub-muestreo

Filtros

t cnicas de procesamiento1
Técnicas de Procesamiento

ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

Eigenvalues

Eigenfaces

Meanfaces

dise o del software

Pre-procesamiento de imágenes utilizando PDI

Procesamiento de las imágenes utilizando PCA

Componentes Principales, meanface, eigenvectors y eigenvalues

Banco de Imágenes de dólares americanos

Imagen capturada por la cámara del dispositivo móvil

Identificación de la imagen

Pre-procesamiento de la imagen utilizando PDI

Procesamiento de la imagen utilizando PCA

Proceso de Reconocimiento de la imagen

Diseño del Software

Etapa de Aprendizaje

Etapa de reconocimiento

banco de im genes
Banco de Imágenes

Etapa de Aprendizaje

Obtención del Banco de Imágenes de Dólares Americanos:

pre procesamiento del banco de im genes

SUB MUESTREO

FILTRO DE MEDIA PONDERADA

FILTRO MENOS LAPLACIANO

EXPANSION DEL HISTOGRAMA DE LA IMAGEN

Reducción de imagen

Imagen suavizada

Realza los rasgos lineales

Normaliza la imagen

Nueva Resolución

(80 x 60)

Resolución

Original

(2592 x 1952)

Pre-Procesamiento del Banco de Imágenes

Etapa de Aprendizaje

Pre procesamiento de Imagen de muestra

obtenci n de eigenvectors
Obtención de Eigenvectors

Etapa de Aprendizaje

Transformación vector Γ

Creación de matriz b

Cálculo de vector Ψ

Creación de la matriz a

Creación de la matriz K

Calculo de los eigenvalues

Calculo de los eigenvectors

Proyección de la matriz

almacenamiento de eigenvectors
Almacenamiento de Eigenvectors

Etapa de Aprendizaje

R.java

.xml

.xml

/res/values/

imagen capturada por la c mara
Imagen capturada por la cámara

Etapa de Reconocimiento

Frame

Objeto tipo Camera

SurfaceHolder.Callback

Camera.Parameters

  • (2592 x 1952)

onPreviewFrame

Matriz de Imagen Digital 1

pre procesamiento de la imagen capturada
Pre-Procesamiento de la imagen capturada

Etapa de Reconocimiento

Frame

Frame

SUB MUESTREO

FILTRO DE MEDIA PONDERADA

  • (80 x 60)
  • (2592 x 1952)

FILTRO MENOS LAPLACIANO

EXPANSION DEL HISTOGRAMA

Matriz de Imagen Digital 2

Matriz de Imagen Digital 1

proyecci n de la imagen al espacio de caras
Proyección de la imagen al espacio de caras

Etapa de Reconocimiento

Proyección de la matriz

Frame

ETAPA DE OBTENCIÓN DE EIGENVECTORS, EIGENVALUES Y MEANFACE.

  • (80 x 60)

Matriz de Imagen Digital 2

comparaci n de la imagen capturada
Comparación de la Imagen capturada

Etapa de Reconocimiento

Distancia Euclideana

Etapa de comparación

presentaci n de resultados
Presentación de Resultados

Etapa de Reconocimiento

conclusiones y recomendaciones
Conclusiones y Recomendaciones
  • El futuro de Linux y especialmente de Android es uno de los más claros y prometedores por sus propias características de inclusión en el desarrollo, seguridad y transparencia así como en la versatilidad de su modelo económico donde el Gobierno del Ecuador, empresa pública, universidades, bancos y muchas empresas están apostando a esta plataforma en la nueva era de la información y las tecnología libres.
  • El Ecuador aun es un país que adopta tecnologías mas no las desarrolla en su totalidad, sin embargo con la investigación y el conocimiento adecuado se puede empezar a desarrollar aplicaciones para dispositivos móviles en Ecuador, como es el caso de este proyecto de desarrollo de una aplicación para dispositivos celulares con Android SO.
  • Según las comparativas obtenidas de la investigación obtenemos que el sistema operativo Android, es una excelente plataforma para desarrollar aplicaciones, por ser software libre sin necesidad de adquirir licencias de programación o instalación evitándonos los altos costos, además porque se lo puede empezar a programar con tan solo un pequeño conocimiento de java bien sea en Linux o Windows de cualquier versión.
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Conclusiones y Recomendaciones

  • El algoritmo de Análisis de Componentes Principales – PCA es muy adecuado para el
  • reconocimiento de patrones, sin embargo, depende mucho de las condiciones de luz y la
  • posición de la imagen a reconocer, por lo cual su eficiencia se ve comprometida al
  • aplicarse sobre un sistema que se traslada como es el caso de un teléfono celular, por lo
  • tanto si se lo desea aplicar en dichos dispositivos se lo debe hacer utilizando filtros y
  • técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes – PDI que aumenten la calidad de la
  • imagen a reconocer.
  • Al aplicar algoritmos para el reconocimiento de patrones dentro de dispositivos móviles se
  • debe tener en cuenta el Hardware ya que los mismos tienen recursos limitados gracias a
  • su naturaleza portable, por lo cual los algoritmos no utilizar cálculos extensos para que
  • puedan ser eficientes.