Estimación de la densidad de personas basado en segmentación frente-fondo y segmentación fondo-persona
Author
Sánchez Ricardo, RosleyEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2015-05Subjects
Estimación, Teoría de la; Imágenes, Tratamiento de las; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
En la actualidad, el uso de sistemas de visión arti cial ha adquirido una gran importancia
debido al avance de las tecnologías de procesamiento digital de imágenes y videos y al
abaratamiento de las herramientas de captura. La estimación de densidad de personas
como parte de los sistemas de visión arti cial cuenta con un importante nicho de mercado
en el campo de la video-vigilancia como una herramienta para detectar situaciones
anormales en lugares públicos como pueden ser peleas, disturbios, protestas violentas,
pánico o congestión. La información de densidad puede ser también útil para de nir una
estrategia de negocio teniendo en cuenta la distribución de las personas en cualquier lugar
público o centro comercial, la distribución de la densidad a lo largo del día, etc.
Se han implementado hasta ahora un gran número de estimadores de densidad y una
parte importante de ellos se basa en la extracción del fondo de la imagen y la posterior
extracción de características de los píxeles del frente de la imagen. Hasta el momento,
todos ellos han empleado segmentadores frente-fondo con resultados bastante satisfactorios
en los escenarios estudiados. En este proyecto se introducirá el uso de segmentadores
persona-fondo para la estimación de densidad de personas. Para ello, se implementará
uno de los algoritmos de estimación de densidad del Estado del Arte y se comparar
án los resultados obtenidos al emplear un segmentador frente-fondo y un segmentador
fondo-persona en diversos escenarios. Currently, the use of arti cial vision systems has acquired great relevance due to the
advancement of digital image and video processing technologies and the cheapening of
capture tools. The crowd density estimation as part of arti cial vision systems has an important
niche market in video-surveillance. The crowd density estimation is an important
tool to detect abnormal situations in public places such as ghts, disturbances, violent
protests, panic or congestion. Density information could be also helpful for creating a
business strategy according to the distribution of people in plublic places or shopping
centers and the distribution of people over time.
So far, a large number of crowd density estimators has been implemented. A signi cant
part of these estimators use background substration and extract features from foreground
pixels. All of them use foreground-background segmentation getting good results for the
studied scenarios. This proyect will introduce the use of people-background segmentation
for crowd density estimation. With the goal of comparing both types of segmentation, one
algorithm of the Estate of the Art for density estimation will be implemented and then,
results for both types of sementation, foreground-background and people-background
segmentation, will be compared in several scenarios.
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