[ca] Durant els últims anys, hi ha hagut un interès creixent en les tècniques de reconeixement d'objectes basades en imatges, on cadascuna de les quals es correspon a una aparença particular de l'objecte. Aquestes tècniques que únicament utilitzen informació de les imatges són anomenades tècniques basades en l'aparença i l'interès sorgit per aquestes tècniques és degut al seu éxit a l'hora de reconèixer objectes. Els primers mètodes basats en l'aparença es recolzaven únicament en models globals. Tot i que els mètodes globals han estat utilitzats satisfactòriament en un conjunt molt ampli d'aplicacions basades en la visió per computador (per exemple, reconeixement de cares, posicionament de robots, etc), encara hi ha alguns problemes que no es poden tractar fàcilment. Les oclusions parcials, canvis excessius en la il·luminació, fons complexes, canvis en l'escala i diferents punts de vista i orientacions dels objectes encara són un gran problema si s'han de tractar des d'un punt de vista global. En aquest punt és quan els mètodes basats en l'aparença local van sorgir amb l'objectiu primordial de reduir l'efecte d'alguns d'aquests problemes i proporcionar una representació molt més rica per ser utilitzada en entorns encara més complexes. Usualment, els mètodes basats en l'aparença local utilitzen descriptors d'alta dimensionalitat a l'hora de descriure regions locals dels objectes. Llavors, el problema de la maledicció de la dimensionalitat (curse of dimensionality) pot sorgir i la classificació dels objectes pot empitjorar. En aquest sentit, un exemple típic per alleujar la maledicció de la dimensionalitat és la utilització de tècniques basades en la reducció de la dimensionalitat. D'entre les possibles tècniques per reduir la dimensionalitat, es poden utilitzar les transformacions lineals de dades. Bàsicament, ens podem beneficiar de les transformacions lineals de dades si la projecció millora o manté la mateixa informació de l'espai d'alta dimensió original i produeix classificadors fiables. Llavors, el principal objectiu és la modelització de patrons d'estructures presents als espais d'altes dimensions en espais de baixes dimensions. La primera part d'aquesta tesi utilitza primordialment histogrames color, un descriptor local que ens proveeix d'una bona font d'informació relacionada amb les variacions fotomètriques de les regions locals dels objectes. Llavors, aquests descriptors d'alta dimensionalitat es projecten en espais de baixes dimensions tot utilitzant diverses tècniques. L'anàlisi de components principals (PCA), la factorització de matrius amb valors no-negatius (NMF) i la versió ponderada del NMF són 3 transformacions lineals que s'han introduit en aquesta tesi per reduir la dimensionalitat de les dades i proporcionar espais de baixa dimensionalitat que siguin fiables i mantinguin les estructures de l'espai original. Una vegada s'han explicat, les 3 tècniques lineals són àmpliament comparades segons els nivells de classificació tot utilitzant una gran diversitat de bases de dades. També es presenta un primer intent per unir aquestes tècniques en un únic marc de treball i els resultats són molt interessants i prometedors. Un altre objectiu d'aquesta tesi és determinar quan i quina transformació lineal s'ha d'utilitzar tot tenint en compte les dades amb que estem treballant. Finalment, s'introdueix l'anàlisi de components independents (ICA) per modelitzar funcions de densitat de probabilitats tant a espais originals d'alta dimensionalitat com la seva extensió en subespais creats amb el PCA. L'anàlisi de components independents és una tècnica lineal d'extracció de característiques que busca minimitzar les dependències d'alt ordre. Quan les seves assumpcions es compleixen, es poden obtenir característiques estadísticament independents a partir de les mesures originals. En aquest sentit, el ICA s'adapta al problema de reconeixement estadístic de patrons de dades d'alta dimensionalitat. Això s'aconsegueix utilitzant representacions condicionals a la classe i un esquema de decisió de Bayes adaptat específicament. Degut a l'assumpció d'independència aquest esquema resulta en una modificació del classificador ingenu de Bayes. El principal inconvenient de les transformacions lineals de dades esmentades anteriorment és que no consideren cap tipus de relació espacial entre les característiques locals. Conseqüentment, es presenta un mètode per reconèixer objectes tridimensionals a partir d'imatges d'escenes complexes, tot utilitzant un únic model après d'una imatge de l'objecte. Aquest mètode es basa directament en les característiques visuals locals extretes de punts rellevants dels objectes i té en compte les relacions espacials entre elles. Aquest nou esquema redueix l'ambigüitat de les representacions anteriors. De fet, es presenta una nova metodologia general per obtenir estimacions fiables de distribucions conjuntes de vectors de característiques locals de múltiples punts rellevants dels objectes. Per fer-ho, definim el concepte de k-tuples per poder representar l'aparença local de l'objecte a k punts diferents i al mateix moment les dependències estadístiques entre ells. En aquest sentit, el nostre mètode s'adapta a entorns complexes i reals demostrant una gran habilitat per detectar objectes en aquests escenaris amb resultats molt prometedors.

[en] During the last few years, there has been a growing interest in object recognition techniques directly based on images, each corresponding to a particular appearance of the object. These techniques which use only information of images are called appearance based models and the interest in such techniques is due to its success in recognizing objects. Earlier appearance-based approaches were focused on the use of holistic approaches. In spite of the fact that global representations have been successfully used in a broad set of computer vision applications (i.e. face recognition, robot positioning, etc), there are still some problems that can not be easily solved. Partial object occlusions, severe lighting changes, complex backgrounds, object scale changes and different viewpoints or orientations of objects are still a problem if they should be faced under a holistic perspective. Then, local appearance approaches emerged as they reduce the effect of some of these problems and provide a richer representation to be used in more complex environments. Usually, local appearance methods use high dimensional descriptors to describe local regions of objects. Then, the curse of dimensionality problem appears and object classification degrades. A typical example to alleviate the curse of dimensionality problem is to use techniques based on dimensionality reduction. Among possible reduction techniques, one could use linear data transformations. We can benefit from linear data transformations if the projection improves or mantains the same information of the high dimensional space and produces reliable classifiers. Then, the main goal is to model low dimensional pattern structures present in high dimensional data. The first part of this thesis is mainly focused on the use of color histograms, a local descriptor which provides a good source of information directly related to the photometric variations of local image regions. Then, these high dimensional descriptors are projected to low dimensional spaces using several techniques. Principal Component Analysis (PCA), Non-negative Matrix Factorization (NMF) and a weighted version of NMF, the Weighted Non-negative Matrix Factorization (WNMF) are 3 linear transformations of data which have been introduced in this thesis to reduce dimensionality and provide reliable low dimensional spaces. Once introduced, these three linear techniques are widely compared in terms of performances using several databases. Also, a first attempt to merge these techniques in an unified framework is shown and results seem to be very promising. Another goal of this thesis is to determine when and which linear transformation might be used depending on the data we are dealing with. To this end, we introduce Independent Component Analysis (ICA) to model probability density functions in the original high dimensional spaces as well as its extension to model subspaces obtained using PCA. ICA is a linear feature extraction technique that aims to minimize higher-order dependencies in the extracted features. When its assumptions are met, statistically independent features can be obtained from the original measurements. We adapt ICA to the particular problem of statistical pattern recognition of high dimensional data. This is done by means of class-conditional representations and a specifically adapted Bayesian decision scheme. Due to the independence assumption this scheme results in a modification of the naive Bayes classifier. The main disadvantage of the previous linear data transformations is that they do not take into account the relationship among local features. Consequently, we present a method of recognizing three-dimensional objects in intensity images of cluttered scenes, using a model learned from one single image of the object. This method is directly based on local visual features extracted from relevant keypoints of objects and takes into account the relationship between them. Then, this new scheme reduces the ambiguity of previous representations. In fact, we describe a general methodology for obtaining a reliable estimation of the joint distribution of local feature vectors at multiple salient points (keypoints). We define the concept of k-tuple in order to represent the local appearance of the object at k different points as well as the statistical dependencies among them. Our method is adapted to real, complex and cluttered environments and we present some results of object detection in these scenarios with promising results.