Detección de personas en tiempo real
Author
Marín Belinchón, PatriciaEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2014-05Subjects
Video digital; Seguridad, Sistemas de; Control en tiempo real; Imágenes, Tratamiento de las; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Este proyecto tiene como objetivo principal la implementación de varios algoritmos de detección de personas sobre una plataforma de análisis de vídeo propietaria denominada DiVA, adaptando su funcionalidad de tal manera que además de ejecutarse sobre vídeos on -line, puedan funcionar también sobre videocámaras en tiempo real.
Adicionalmente se han desarrollado demostradores para cada uno de estos algoritmos en forma de interfaces gráficas. De esta forma se permite la interactividad entre el usuario y el algoritmo y la comprobación del funcionamiento del mismo de una manera más sencilla e intuitiva.
Para llevar a cabo este trabajo y durante el desarrollo del mismo, se han estudiado, implementado y evaluado cada uno de los detectores de personas con los que se ha trabajado. Estos detectores han sido cuatro: Por un lado, HOG y Latent SVM, que realizan una búsqueda exhaustiva para sus deteciones y, por el otro, Fusion y Edge, que utilizan segmentación previa a la clasificación, gracias a la cual funcionan en tiempo real.
Durante el desarrollo de este trabajo se ha estudiado en profundidad el funcionamiento de todos estos algoritmos de detección de personas para, finalmente, llevar a cabo un análisis de resultados en el que se evalúa el coste computacional de cada uno de los detectores desarrollados. The main goal of this project is the implementation of several people detection algorithms on a propietary video analysis platform called DiVA, adapting its functionality so that it can run with textitoff-line videos, as well as in real time.
Futhermore, demonstrators have been developed for each of these algorithms as graphic interfaces. In this way, interactivity between the user and the algorithm is allowed and testing its performance becomes a simpler and more intuitive task.
To carry out this work and during its development, each of the selected people detectors have been studied, implemented and evaluated. These are four, namely: First, HOG and Latent SVM, which perform and exhaustive search for detection and, secondly, Fusion and Edge, which use pre-segmentation classification, thus allowing real-time detection.
During this work the performance of all these algorithms for people detection have been studied in depth to finally analyse the results, evaluating the computational cost of each implemented detector.
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