El reconocimiento de objetos es una tarea clave
para dotar de cierta autonomía a un robot móvil.Los métodos de reconocimiento tradicionales han alcanzado un éxito aceptable empleando información sobre la apariencia y/o la geométrica de los objetos, aunque pueden presentar resultados ambiguos. Persiguiendo mitigar esta desventaja, en este trabajo se estudia cómo modelar información sobre el contexto geométrico de los objetos, la cual resulta útil para inclinar la balanza en reconocimientos ambiguos, de tal manera que se alcance un reconocimiento tan exitoso como sea posible. Para ello hemos recurrido a los Campos Aleatorios Condicionales como herramienta de modelado, y a Robot@Home como
conjunto de datos para la evaluación. Con estas premisas se han alcanzado conclusiones interesantes para cualquier sistema reconocedor empleando información contextual.
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