The present work consists of a methodology for the Capture and Representation of three-dimensional holograms in high definition. This proposal makes use of computational tools, such as Computer Vision and Artificial Intelligence, this methodology is divided into five phases or steps. In the first step the problems of the different techniques of 3D visualization are presented and how this project solves them, as is the use 285

No abstract

Resumen. En el presente documento se presenta una metodología con el objetivo de crear un asistente para la determinación del fuera de juego utilizando visión por computadora a partir de procesos de segmentación y detección de objetos esto a partir de imágenes capturadas mediante el uso de una cámara web la cual se encontrara dentro de un espacio de iluminación controlado. Obteniendo así una imagen del terreno de juego en la cual se determinaran los elementos que estén enél, así como las distancias que ocupan dentro de la imagen para con ello obtener la existencia del fuera de juego. Para que esta metodología sea posible es necesario conocer los elementos teóricos necesarios para determinar el fuera de juego en el fútbol soccer, así como los principios de visión por computadora necesarios para realizar la captura de imágenes, la segmentación y la detección de objetos así como las herramientas necesarias para su aplicación. Palabras clave: visión por computadora, histograma de gradiente orientado, segmentación, detección de objetos, captura de imágenes.

At present there are several systems in cars that provide assistance to the driver and the tendency is that these systems are increasingly efficient and that for their operation do not require the intervention of the driver. Computer vision is relevant in this sector due to the contribution it provides, for example, through the treatment of images algorithms are designed for the detection of objects, pedestrian detection, traffic signal detection, one lane tracking and assistant parking.In this work we present an Unmanned Ground Vehicle system through Computer vision specifically Stereoscopic vision, through a sensor we obtain a disparity map that allows us to quantify the depth of each point of the captured image. The system captures an image of its environment that through internal processing of the sensor, returns a disparity map as data, which is processed by an algorithm that allows the system to navigate in a region of the space in which it is positioned for Autonomous Exploration.