[en] Computer vision and more specifically object recognition have demonstrated in recent years an impressive progress that has led to the emergence of new and useful technologies that facilitate daily activities and improve some industrial processes. Currently, we can find algorithms for object recognition in computers, video cameras, mobile phones, tablets or websites, for the accomplishment of specific tasks such as face detection, gesture and scene recognition, detection of pedestrians, augmented reality, etc. However, these applications are still open problems that each year receive more attention in the computer vision community. This is demonstrated by the fact that hundreds of articles addressing these problems are published in international conferences and journals annually. In a broader view, recent work attempts to improve the performance of classifiers, to face new and more challenging problems of detection and to increase the computational efficiency of the resulting algorithms in order to be implemented commercially in diverse electronic devices. Although nowadays there are robust and reliable approaches for detecting objects, most of these methods have a high computational cost that make impossible their application for real-time tasks. In particular, the computational cost and performance of any recognition system is determined by the type of features, the method of recognition and the methodology used for localizing objects within images. The main objective of these methods is to produce not only effective but also efficient detection systems. Through this dissertation different approaches are presented for addressing efficiently and discriminatively the detection of objects in diverse and difficult imaging conditions. Each one of the proposed approaches are especially designed and focus on different detection problems, such as object categorization, detection under rotations in the plane or the detection of objects from multiple views. The proposed methods combine several ideas and techniques for obtaining object detectors that are both highly discriminative and efficient. This is demonstrated experimentally in several state-of-the-art databases where our results are competitive with other recent and successful methods. In particular, this dissertation studies and develops fast features, learning algorithms, methods for reducing the computational cost of the classifiers and integral image representations for speeding up feature computation.

[es] La visión por computador y más específicamente el reconocimiento de objetos han demostrado en los últimos años un impresionante progreso que ha llevado a la aparición de nuevas y útiles tecnologías que facilitan nuestras actividades diarias y mejoran ciertos procesos industriales. Actualmente, nosotros podemos encontrar algoritmos para el reconocimiento de objetos en computadores, videocámaras, teléfonos móviles, tablets o sitios web para la realización de ciertas tareas específicas tales como la detección de caras, el reconocimiento de gestos y escenas, la detección de peatones, la realidad aumentada, etc. No obstante, estas aplicaciones siguen siendo problemas abiertos que cada año reciben más atención por parte de la comunidad de visión por computador. Esto se demuestra por el hecho de que cientos de artículos abordando estos problemas son publicados en congresos internacionales y revistas anualmente. Desde una perspectiva general, los trabajos más recientes intentan mejorar el desempeño de clasificadores, hacer frente a nuevos y más desafiantes problemas de detección, y a aumentar la eficiencia computacional de los algoritmos resultantes con el objetivo de ser implementados comercialmente en diversos dispositivos electrónicos. Aunque actualmente, existen enfoques robustos y confiables para la detección de objetos, la mayoría de estos métodos tienen un alto coste computacional que hacen imposible su aplicación en tareas en tiempo real. En particular, el coste computacional y el desempeño de cualquier sistema de reconocimiento está determinado por el tipo de características, método de reconocimiento y la metodología utilizada para localizar los objetos dentro de las imágenes. El principal objetivo de estos métodos es obtener sistemas de detección eficaces pero también eficientes. A través de esta tesis diferentes enfoques son presentados para abordar de manera eficiente y discriminante la detección de objetos en condiciones de imagen diversas y difíciles. Cada uno de los enfoques propuestos ha sido especialmente diseñado y enfocado para la detección de objetos en circunstancias distintas, tales como la categorización de objetos, la detección bajo rotaciones en el plano o la detección de objetos a partir de múltiples vistas. Los métodos propuestos combinan varias ideas y técnicas para la obtención de detectores de objetos que son tanto altamente discriminantes como eficientes. Esto se demuestra experimentalmente en varias bases de datos del estado del arte donde los resultados alcanzados son competitivos al ser contrastados con otros métodos recientes. En concreto, esta tesis estudia y desarrolla características rápidas, algoritmos de aprendizaje, métodos para reducir el coste computacional de los clasificadores y representaciones de imagen integral que permiten un mejor cálculo de las características.