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dc.contributor.advisorMarrón Romera, Marta 
dc.contributor.advisorLosada Gutiérrez, Cristina 
dc.contributor.authorBaptista Ríos, Marcos 
dc.date.accessioned2016-02-03T18:46:57Z
dc.date.available2016-02-03T18:46:57Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/23859
dc.description.abstractEl objetivo de este proyecto es el estudio y análisis de un sistema de detección y seguimiento de personas en espacios inteligentes con cámaras de color. Para ello, se ha diseñado un sistema basado en dos etapas: detector de personas y seguimiento. El detector de personas se ha diseñado utilizando la tecnología de ventana deslizante con descriptores HOG y un clasificador SVM lineal. El sistema de seguimiento se ha elaborado con un banco de filtros de Kalman con modelo de velocidad constante. Se ha demostrado que el detector de personas localiza y determina el tamaño de lo que considera persona. Esta información es entregada al sistema seguidor, el cual, descarta las detecciones que, por error del detector, no corresponden con persona y pone en proceso de seguimiento las que sí lo son. Además, el algoritmo que realiza el seguimiento hace robusto el sistema completo porque filtra los errores de la etapa de detección y resuelve otros como cruce de individuos u oclusión.es_ES
dc.description.abstractThe aim of the project is to study, develop and analyse a human detection and tracking system in intelligent spaces with colour cameras. To this purpose, a two stage system has been designed: human detection and tracking. The human detection stage is done by using the sliding window technique combined with the HOG feature descriptor and a linear SVM based classifier. The tracking system consists of a Kalman filter bank in which each filter implements the constant velocity model. It has been shown that the human detector finds a person and determines its dimensions. This information is delivered to the tracker, which excludes those detections that, by mistake, do not correspond to a person and initiates the tracking process for those that do. Furthermore, the tracking algorithm makes the whole system robust because it filters the errors of the human detector and solves others such as crossing and occlusion.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/en
dc.subjectDetección y seguimientoes_ES
dc.subjectVentana deslizanzees_ES
dc.subjectDescriptores HOGes_ES
dc.subjectClasificador SVM lineales_ES
dc.subjectFiltro de Kalmanes_ES
dc.subjectDetection and trackingen
dc.subjectSliding windowen
dc.subjectHOG features descriptorsen
dc.subjectLinear SVM classifieren
dc.subjectKalman filteren
dc.titleDetección y caracterización de personas en espacios inteligentes con cámaras de colores_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.subject.ecienciaTelecomunicacioneses_ES
dc.subject.ecienciaTelecommunicationen
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Escuela Politécnica Superior
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionen
dc.description.degreeGrado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicaciónes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen


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