Tesis:
Seguimiento visual de objetos en situaciones complejas mediante un enfoque bayesiano.
- Autor: BLANCO ADAN, Carlos Roberto del
- Título: Seguimiento visual de objetos en situaciones complejas mediante un enfoque bayesiano.
- Fecha: 2010
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: SEÑALES, SISTEMAS Y RADIOCOMUNICACIONES
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/5948/
- Director/a 1º: JAUREGUIZAR NUÑEZ, Fernando
- Resumen: La creciente disponibilidad de potentes ordenadores y cámaras de alta calidad ha permitido la proliferación de sistemas basados en vídeo para la navegación de vehículos, la monitorización del tráfico, la vídeo-vigilancia, etc. Una parte esencial en estos sistemas es seguimiento de objetos, siendo su principal objetivo la estimación de las trayectorias en secuencias de vídeo. Para tal fin, se usan dos tipos de información: las detecciones obtenidas del análisis del vídeo y el conocimiento a priori de la dinámica de los objetos. Sin embargo, esta información suele estar distorsionada por el ruido del sensor, la variación en la apariencia de los objetos, los cambios de iluminación, escenas muy estructuradas y el movimiento de la cámara. Mientras existen algoritmos fiables para el seguimiento de un único objeto en escenarios controlados, el seguimiento es todavía un reto en situaciones no restringidas caracterizadas por múltiples objetos interactivos, escenarios muy estructurados y cámaras en movimiento. En esta tesis, el objetivo ha sido el desarrollo de algoritmos de seguimientos eficientes para dos situaciones especialmente complicadas. La primera consiste en seguir un único objeto en escenas muy estructuradas con una cámara en movimiento. Para tratar esta situación, se ha diseñado un sofisticado marco bayesiano que modela conjuntamente la dinámica de la cámara y el objeto. Esto permite predecir satisfactoriamente la evolución de la posición de los objetos en situaciones de gran incertidumbre. Además, el algoritmo es robusto a fondos estructurados, evitando errores por la presencia de objetos similares. La otra situación considerada se ha centrado en las interacciones de objetos con una cámara estática. Para tal fin, se ha desarrollado un novedoso modelo bayesiano que gestiona las interacciones mediante un avanzado modelo dinámico. éste se basa en la inferencia de oclusiones entre objetos, las cuales a su vez dan lugar a diferentes tipos de movimiento de objeto. El algoritmo es también capaz de gestionar detecciones pérdidas y falsas detecciones a través de una etapa de asociación de datos probabilística. Se han obtenido excelentes resultados en diversas bases de datos, lo que prueba la eficiencia de los modelos bayesianos de seguimiento desarrollados.