Contribución a la detección y conteo de personas a partir de información de profundidad
Authors
Fernández Rincón, ÁlvaroDate
2016Keywords
Conteo de personas
XPFCP
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El objetivo de este trabajo es la detección robusta y el seguimiento de personas para su conteo. Para
ello se parte de imágenes de profundidad (2.5D) adquiridas utilizando una cámara Kinect II ubicada en
posición cenital. Esas imágenes se procesan para extraer descriptores que posteriormente se clasifican
para determinar si se ha detectado una persona u otro elemento. Para la consecución del objetivo se han
estudiado y evaluado diferentes descriptores. Además, se ha incluido un filtro de partículas extendido con
proceso de clasificación (XPFCP) para el seguimiento de múltiples personas. El sistema se ha evaluado
empleando una base de datos de imágenes de profundidad etiquetadas de forma manual, obteniéndose
tasas de acierto medias del 97.7 %. The aim of this work is to develop a robust system for people detection, tracking and counting from
depth images acquired using an overhead Kinect II camera. The images are processed in order to extract
feature descriptors, and them a classificator is used in order to discriminate between people and other
elements in the scene. To achieve this goal, two different descriptors have been analyzed and evaluated.
Moreover, an extended particle filter with classification process (XPFCP) have been included for multiple
people tracking. Several experimental tests have been carried out in order to validate the algorithm. A
dataset manually labeled has been used, obtaining successful results with a true positive rate of 97.7 %.
Files in this item
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TFG-Fernandez-Rincon-2016.pdf | 2.726Mb |
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