RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección de personas en secuencias de imágenes en entornos interiores
A1 Abril de Mur, Antonio del
K1 Vigilancia electrónica
K1 HOG (Histogram of Oriented Gradients)
K1 SVM (Support Vector Machine)
K1 Electrónica
K1 Electronics
AB El objetivo de este proyecto es la mejora del algoritmo de detección y seguimiento de personas en imágenes2D de color en escenas de videovigilancia, ya implementado por Marcos Baptista Ríos en su Trabajo Finde Grado.Esta mejora se basa en incluir la detección de la mitad superior de las personas, necesaria para laidentificación de todos los individuos que aparecen en una secuencia de videovigilancia, pero que no erancorrectamente detectados con el algoritmo de base debido a oclusiones, distintas posturas (como la desentado) y perspectivas (demasiado cerca de la cámara, y por tanto sin visibilidad del cuerpo entero),pero que innegablemente aparecen en la imagen y deben ser detectadas.El nuevo detector de personas se ha diseñado utilizando la técnica de ventana deslizante con descriptores HOG (Histograma de Gradientes Orientados oHistogram of Oriented Gradients) y un clasificadorSVM (Máquina de Soporte Vectorial oSupport Vector Machine) lineal, con objeto de seguir la mismafilosofía del algoritmo implementado en el TFG de partida. De este modo, el nuevo algoritmo resuelvelas dos situaciones de detección analizadas: medio cuerpo o cuerpo completo, pues la primera incluye ala segunda (la imagen del cuerpo completo de una persona contiene la de la parte superior de su cuerpo).En el proyecto se han analizado y puesto en marcha dos versiones diferentes del detector así descrito:una basada en las librerías deOpenCV, y otra basada en las librerías deMatlab, ambas ampliamenteusadas por la comunidad científica para abordar esta tarea concreta de tratamiento de imágenes de"peopledetection".Los resultados obtenidos, sin embargo, distan de alcanzar la fiabilidad esperada, concluyendo el proyecto con la propuesta de la investigación y el análisis de nuevas técnicas basadas en otros descriptoresde la imagen distintos a HOG para el desarrollo del detector perseguido en futuros trabajos.
YR 2017
FD 2017
LK http://hdl.handle.net/10017/28519
UL http://hdl.handle.net/10017/28519
LA spa
DS MINDS@UW
RD 05-dic-2023