[ca] Des dels inicis de la Visió per Computador, la reconstrucció d'escenes ha estat un dels temes més estudiats que ha portat a una àmplia varietat de nous descobriments i aplicacions. La manipulació d'objectes, la localització i mapeig, o fins i tot la generació d'efectes visuals són diferents exemples d'aplicacions en les que la reconstrucció d'escenes ha pres un paper important per a indústries com la robòtica, l'automatització de fàbriques o la producció audiovisual. No obstant això, la reconstrucció d'escenes és un tema extens que es pot abordar de moltes formes diferents amb solucions ja existents que funcionen de manera efectiva en entorns controlats. Formalment, el problema de la reconstrucció d'escenes pot formular-se com una seqüència de processos independents. En aquesta tesi, analitzem algunes parts de la seqüència de reconstrucció a partir de les quals contribuïm amb nous mètodes que fan servir Convolutional Neural Networks (CNN), proposant solucions innovadores que consideren l'optimització dels mètodes de forma conjunta. En primer lloc, revisem l'estat de l'art dels detectors i descriptors de característiques local clàssiques i contribuïm amb dos mètodes nous que milloren intrínsecament les solucions preexistents al problema de reconstrucció d'escenes. És un fet que la informàtica i l'enginyeria del software són dos camps que solen anar de la mà i evolucionen segons necessitats mútues facilitant el disseny d'algoritmes complexos i eficients. Per aquesta raó, contribuïm amb Kornia, un llibreria dissenyada específicament per treballar amb tècniques clàssiques de visió per computador conjuntament amb xarxes neuronals profundes. En essència, hem creat un marc que facilita el disseny de processos complexes per algoritmes de visió per computador perquè es puguin incloure dins les xarxes neuronals i usar-se per propagar gradients dins d'un marc d'optimització comú. Finalment, en l'últim capítol d'aquesta tesi desenvolupem el concepte abans esmentat de dissenyar sistemes de forma conjunta amb geometria projectiva clàssica. Per tant, proposem una solució a el problema de la generació de vistes sintètiques mitjançant l'al·lucinació de vistes noves d'objectes altament deformables utilitzant un sistema conjunt amb la geometria de l'escena. En resum, en aquesta tesi demostrem que amb un disseny adequat que combini els mètodes clàssics de visió geomètrica per computador amb tècniques d'aprenentatge profund pot conduir a la millora de solucions per al problema de la reconstrucció d'escenes.

[es] Desde los inicios de la Visión por Computador, la reconstrucción de escenas ha sido uno de los temas más estudiados que ha llevado a una amplia variedad de nuevos descubrimientos y aplicaciones. La manipulación de objetos, la localización y mapeo, o incluso la generación de efectos visuales son diferentes ejemplos de aplicaciones en las que la reconstrucción de escenas ha tomado un papel importante para industrias como la robótica, la automatización de fábricas o la producción audiovisual. Sin embargo, la reconstrucción de escenas es un tema extenso que se puede abordar de muchas formas diferentes con soluciones ya existentes que funcionan de manera efectiva en entornos controlados. Formalmente, el problema de la reconstrucción de escenas puede formularse como una secuencia de procesos independientes. En esta tesis, analizamos algunas partes del pipeline de reconstrucción a partir de las cuales contribuimos con métodos novedosos utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNN) proponiendo soluciones innovadoras que consideran la optimización de los métodos de forma end-to-end. En primer lugar, revisamos el estado del arte de los detectores y descriptores de características locales clásicas y contribuimos con dos métodos novedosos que mejoran las soluciones preexistentes en el problema de reconstrucción de escenas. Es un hecho que la informática y la ingeniería de software son dos campos que suelen ir de la mano y evolucionan según necesidades mutuas facilitando el diseño de algoritmos complejos y eficientes. Por esta razón, contribuimos con Kornia, una libreria diseñada específicamente para trabajar con técnicas clásicas de visión por computadora conjuntamente con redes neuronales profundas. En esencia, creamos un marco que facilita el diseño de procesos complejos para algoritmos de visión por computadora para que puedan incluirse dentro de las redes neuronales y usarse para propagar gradientes dentro de un marco de optimización común. Finalmente, en el último capítulo de esta tesis desarrollamos el concepto antes mencionado de diseñar sistemas de forma conjunta con geometría proyectiva clásica. Por lo tanto, proponemos una solución al problema de la generación de vistas sintéticas mediante la alucinación de vistas novedosas de objetos altamente deformables utilizando un sistema conjunto con la geometría de la escena. En resumen, en esta tesis demostramos que con un diseño adecuado que combine los métodos clásicos de visión geométrica por computador con técnicas de aprendizaje profundo puede conducir a mejores soluciones para el problema de la reconstrucción de escenas.