[en] The following project has as main objetives to design and capture an image database and a system capable to train a model and classify a set of previously captured images. The aim of this process is to develop a prototype that performs an aproximation to automatic material recognition through the Kinect sensor. In order to achive these objetives several stages need to be first fulfilled. A study about recent versions of the Kinect sensor is first required. Then, existing methods for material characterization should be reviewed. These can be understood as versions of Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF). In particular Histogram of Oriented Gradients (HoG) can be seen as a two-dimensional aproximation to BRDF. The generation of knwoledge models via Support Vector Machines (SVM) is also analysed. Finally datasets currently available for research have been also listed. A new dataset has been recorded using Microsoft Kinect capturing material selection from diferent capture and ilumination incidence angles. In order to include aditional information to colour images, depth and infrared images would be also included in the dataset. Each material image has an associated patch which aim is to isolate the material from its background. Once the dataset has been recorded a system using GDF-HOG and EigHess- HOG descriptors in order to extract patch characterization has been design. These descriptors are rotation invariant HoG extensions. Through SVM knowledge models have been generated. These models allow to predict and clasify untrained input instances. Finally system performance has been evaluated achieving good results in supervised situations and promising results in real scenes.

[es] Este proyecto desarrollado tiene como objetivos principales tanto el diseño y captura de una base de datos de imágenes como el diseño de un sistema capaz de entrenar un modelo y clasificar imágenes previamente capturadas. La finalidad de este proceso es conseguir desarrollar un prototipo que realice una aproximación a la identificación automática de materiales mediante el sensor Kinect. Para lograr estos objetivos se ha realizado un estudio previo de las diferentes versiones actuales de Kinect, de los diferentes métodos de caracterización de materiales como aproximaciones a la función Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) entre los que destacan las aproximaciones en dos dimensiones como Histogram of Oriented Gradients (HoG), así como los distintos métodos de generación de modelos de conocimiento como las Support Vector Machines (SVM). Adicionalmente se han estudiado las bases de datos de materiales actualmente disponibles. Se ha grabado una base de datos mediante Kinect capturando una selección de materiales desde diferentes ángulos de captura e incidencia de iluminaciones. Para añadir información adicional la base de datos contará ademas de con imágenes en color, con imágenes de infrarrojos y de profundidad. Cada imagen de material lleva un parche asociado cuya finalidad será aislar el material del entorno de grabación para su posterior análisis. Una vez capturada la base de datos se ha diseñado un sistema que extrae las características de los parches previamente definidos mediante los descriptores GDF-HOG y EigHess-HOG. Estos descriptores son extensiones de HoG invariantes a rotaciones. Mediante el uso de SVM se han generado modelos de conocimiento que nos permiten predecir y clasificar muestras de entrada de evaluación del sistema. Por último se ha evaluado la bondad del sistema desarrollado obteniendo buenos resultados en situaciones controladas y consiguiendo, en imágenes de situaciones reales, resultados prometedores.