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¿Qué es R-CAMO?

RCAMO es un conjunto de Software orientados a la Evaluación, Diseño y Validación de Patrones de Camuflaje, mejorando el desempeño de éstos en los entornos específicos de operación. 

 

Permite una reducción de más del 80% de tiempo destinado a la evaluación y validación de nuevos patrones de camuflaje. 

 

Es el único software Bio-inspirado en Retina Humana en conjunto con algoritmos de Inteligencia Artificial, lo que le permite generar respuestas similares a la optica humana. 

 

RCAMO fue financiado inicialmente por el Departamento de Defensa de EEUU, y hoy forma parte de las capacidades y productos de Innervycs S.A. en constante evolución.

La ilusión de Edward Adelson publicada en 1995, representa un tablero de ajedrez en donde las posiciones están representadas por dos tonos de gris. 

 

Nuestro sistema visual siempre necesita determinar el color de los objetos que observamos, en el caso de ésta ilusión óptica, resulta problemático definir el tono de gris de cada posición, esto debido a la dificultad para medir la cantidad de luz incidente sobre el tablero producto de la sombra creada por el cilindro verde. 

 

El cerebro utiliza diferentes estrategias para determinar la proyección de las sombras de tal manera de compensar su efecto y determinar el tono del gris correspondiente. 

 

Sin embargo como podemos apreciar en la siguiente figura, nuestro sistema visual resulta vulnerado. En la figura izquierda, se hace evidente la diferencia de gris entre las posiciones A y B, sin embargo cuando posesionamos un segmento de gris homogéneo e idéntico a A que pase por B, podemos ver que no existe diferencia alguna entre los grises de A y B. 

 

Esta ilusión no puede ser aprendida, y por tanto es persistente. Dado esto, se puede considerar como un error o problema en el Hardware de nuestro sistema visual y por tanto no es posible remediarlo. 

 

Son este tipo de fenómenos los que han inspirado nuestros desarrollos, y es utilizando estas deficiencias de hardware, que hemos logrado determinar indices de calidad de camuflajes como también desarrollar nuevos patrones optimizados para entornos específicos.

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