Segmentación espacio-temporal de contexto de un vídeo
Autor (es)
Serra Sánchez, SergioEntidad
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesFecha de edición
2017-07Materias
Segmentación; Información; Contextual; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Resumen
El objetivo de este trabajo fin de grado es obtener la segmentación de los objetos contextuales que componen un vídeo. La implementación general consistirá en transferir máscaras de objetos contextuales desde una base de datos a una imagen no observada. Para ello se tomará una gran importancia en la construcción de los data-sets que se emplearán en cada una de las diferentes escenas a analizar. Se tratará de estudiar toda la información que nos aporta una imagen de entrada mediante dos modelos distinguidos con el objetivo de extraer la probabilidad de cada píxel de pertenecer a una de las dos etiquetas que se establecen en este trabajo: contexto o no contexto. Con un modelo de energías se obtendrá la segmentación resultado, que determinará que pixeles de la imagen se corresponden con un objeto contextual. Finalmente la segmentación contextual para un video se extraerá promediando las máscaras obtenidas para los distintos frames que lo componen The aim of this end-of-degree project is to obtain the segmentation of the contextual objects that compose a video. The general implementation will consist of transferring masks of contextual objects from a database to a not observed image. For this purpose, importance will be attached to the construction of data-sets that will be used in each of the different scenes to be analyzed. The dissertation will consist of studying all the information given by an image of entry through two distinguished models with the aim to extract every pixel’s probability of belonging to one of the two labels that are established in this work: "context" or "not context". Through amodel ofenergies thefinalsegmentation will be obtained, determining which of the pixels on the image correspond with a contextual object. Finally, the contextual segmentation for a video will be acquired by averaging the masks obtained for the different frames that compose it.
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