Seguimiento de personas para detección de acciones a partir de información de profundidad
Authors
Resa Peña, AlánDirector
Losada Gutiérrez, CristinaDate
2022Keywords
Sensor ToF
Imágenes de profundidad
Detección de actividades
Filtro de Kalman
Maquina de soporte vectorial
Vecino más cercano
Asignación Plantillas de trabajos fin de carrera/máster/grado y tesis doctorales
Latex
Soporte de español e inglés
Generación automática
Activity detection
ToF sensor
Depth images
Kalman Filter
Support Vector Machine
Nearest neighbor
Assignment Bsc., Msc. and PhD. Thesis template
English/Spanish support
Automatic generation
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El objetivo de este trabajo es el diseño, implementación y evaluación de un sistema para la detección
de acciones de personas en tiempo real, empleando únicamente información de profundidad adquirida
por una cámara de tiempo de vuelo (ToF) situada en posición cenital. El trabajo incluye una etapa
de detección robusta de las personas, tras la que se realiza el seguimiento de las mismas mediante un
banco de filtros de Kalman, junto con un proceso de asociación entre medidas y estimaciones, que permiten
estimar la posición y velocidad de las personas involucradas. La información de la detección y seguimiento
permite generar un vector de características, que se introduce en una SVM multiclase para la clasificación
de acciones. Para la evaluación del trabajo desarrollado se ha empleado la base de datos GOTPD3,
obteniendo resultados satisfactorios que han permitido la validación del sistema propuesto. The objective of this work is the design, implementation and evaluation of a system for the detection
of people’s actions in real time, using only depth information acquired by a time-of-flight (ToF) camera
placed in an overhead position. The work includes a stage of robust detection of people, after which people
are tracked using a bank of Kalman filters, together with a measurement and estimation association
process, which allows estimating the position and velocity of the people involved. The detection and
tracking information allows the generation of a feature vector, which is introduced in a multiclass SVM
for the classification of actions. For the evaluation of the developed work, the GOTPD3 database has
been used, obtaining satisfactory results that have allowed the validation of the proposed system.
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TFG_Resa_Peña_2022.pdf | 3.323Mb |
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