Demostrador para la detección de personas y el análisis de su actividad en imágenes de color
Autores
Vera Díaz, Juan ManuelDirector
Losada Gutiérrez, CristinaFecha de publicación
2017Palabras clave
Detectores
Visión artificial
Descriptores HOG
Clasificador SVM
Filtro de Kalman
Action Bank
OpenCV
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Versión
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Derechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
Resumen
El objetivo de este trabajo de fin de grado es la implementación de un demostrador para la detección
de personas y el análisis de su actividad en imágenes de color. Dicha implementación se divide en dos
módulos. En el primero de ellos se diseña un sistema de detección y seguimiento de personas usando descriptores HOG, un clasificador SVM y un banco de filtros de Kalman. A continuación, por cada persona detectada se extraen secuencias que se emplean como entrada al segundo módulo, el cual implementa un clasificador para la detección de distintas actividades realizadas por humanos. Para evaluar el sistema completo se han realizado múltiples pruebas experimentales utilizando secuencias de vídeo realistas. The main aim of this work is the implementation of a demostrator for people detection, tracking and
activity recognition. The developed demostrator is divided into two different modules. The first module includes the people detection and tracking stages based on HOG features, a SVM classifier and a bank of Kalman filters. For each detected person, a video sequence is extracted in order to use it as input for the people recognition module. In order to evaluate the developed system, several experimental tests have been carried out using a dataset of realistic video sequences.
Ficheros en el ítem
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TFG-Vera-Diaz-2017.pdf | 11.26Mb |
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