Informática con mención en Ciencias de la Computación

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Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Tolentino Urbina, Álvaro JuniorTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Visión por computadoras

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    Histograma de orientación de gradientes aplicado al seguimiento múltiple de personas basado en video
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-31) Tolentino Urbina, Álvaro Junior; Beltrán Castañón, César Armando
    El seguimiento múltiple de personas en escenas reales es un tema muy importante en el campo de Visión Computacional dada sus múltiples aplicaciones en áreas como en los sistemas de vigilancia, robótica, seguridad peatonal, marketing, etc., además de los retos inherentes que representa la identificación de personas en escenas reales como son la complejidad de la escena misma, la concurrencia de personas y la presencia de oclusiones dentro del video debido a dicha concurrencia. Existen diversas técnicas que abordan el problema de la segmentación de imágenes y en particular la identificación de personas, desde diversas perspectivas; por su parte el presente trabajo tiene por finalidad desarrollar una propuesta basada en Histograma de Orientación de Gradientes (HOG) para el seguimiento múltiple de personas basado en video. El procedimiento propuesto se descompone en las siguientes etapas: Procesamiento de Video, este proceso consiste en la captura de los frames que componen la secuencia de video, para este propósito se usa la librería OpenCV de tal manera que se pueda capturar la secuencia desde cualquier fuente; la siguiente etapa es la Clasificación de Candidatos, esta etapa se agrupa el proceso de descripción de nuestro objeto, que para el caso de este trabajo son personas y la selección de los candidatos, para esto se hace uso de la implementación del algoritmo de HOG; por último la etapa final es el Seguimiento y Asociación, mediante el uso del algoritmo de Kalman Filter, permite determinar las asociaciones de las secuencias de objetos previamente detectados. La propuesta se aplicó sobre tres conjuntos de datos, tales son: TownCentre (960x540px), TownCentre (1920x1080px) y PETS 2009, obteniéndose los resultados para precisión: 94.47%, 90.63% y 97.30% respectivamente. Los resultados obtenidos durante las experimentaciones validan la propuesta del modelo haciendo de esta una herramienta que puede encontrar múltiples campos de aplicación, además de ser una propuesta innovadora a nivel nacional dentro del campo de Vision Computacional.