000078589 001__ 78589 000078589 005__ 20190326115346.0 000078589 037__ $$aTAZ-TFG-2018-4665 000078589 041__ $$aspa 000078589 1001_ $$aMedina Franca, Juan Carlos 000078589 24200 $$aIndoor 3D layout estimation from images 000078589 24500 $$aEstimación del layout 3D en interiores a partir de imágenes 000078589 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2018 000078589 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000078589 520__ $$aEn este trabajo se ha desarrollado un método de identificación de los bordes estructurales de habitaciones a partir de una única imagen. Han sido muchos los trabajos que han tratado de resolver este problema a lo largo de la última década. Estos métodos generalmente se basan en la generación de diferentes hipótesis de modelos de layouts a partir de razonamientos puramente geométricos, o bien mas recientemente, utilizando técnicas de aprendizaje profundo (para, o bien apoyar las hipótesis basadas en la geometría o bien hacer hipótesis basadas solamente en el aprendizaje profundo). La principal limitación de realizar hipótesis que impliquen razonamientos geométricos es que en las imágenes con muchas oclusiones las direcciones principales pueden ser muy difíciles de detectar, mientras que confiar las hipótesis solamente alas técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) no es del todo eficaz, ya que el uso de estas para este fin todavía esta en fase de desarrollo y no tienen la eficacia deseada. Este trabajo tiene la principal novedad de combinar dos tipos de hipótesis,una basada en razonamientos geométricos de visión por computador y otra a partir únicamente de técnicas ’Deep Learning’ siendo capaces de detectar la mejor solución en cada caso. En este trabajo se muestran resultados de reconstrucción de layouts con imágenes de la base de datos pública LSUN (Large-scale Scene Understanding Challenge) usada por otros trabajos del estado del arte. Con ellos demostramos la efectividad del método con respecto a trabajos existentes, situándonos en nuestros primeros experimentos a la cabeza del estado del arte. 000078589 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Tecnologías Industriales 000078589 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000078589 700__ $$aGuerrero Campo, José Jesús$$edir. 000078589 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática 000078589 8560_ $$f560316@celes.unizar.es 000078589 8564_ $$s10719924$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/78589/files/TAZ-TFG-2018-4665.pdf$$yMemoria (spa) 000078589 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:78589$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000078589 950__ $$a 000078589 951__ $$adeposita:2019-03-26 000078589 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cEINA 000078589 999__ $$a20181123130445.CREATION_DATE