Conocer a personas por camara

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Ellos constituyen la base de la herramienta de videovigilancia desarrollada.

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Muchos de ellos se comportan dependientes del ambiente y tienen alto costo computacional. Uno de ellos, son los sistemas basados en detectores de formas, seleccionando un conjunto de rasgos para discriminar los objetos que no son de interés con respecto a los que sí lo son. Método de Detección y Seguimiento de Personas. En este epígrafe se propone un método de detección y seguimiento de personas para el desarrollo de aplicaciones de videovigilancia.


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El mismo integra algunos métodos y técnicas descritas en el epígrafe 1, e incorpora algunas mejoras en el procesamiento relacionado. En la Figura 1 se muestra el esquema general del funcionamiento del método. Esto es debido a que sí el objeto fue identificado como persona en fotogramas anteriores no pasa nuevamente a la etapa de detección de persona y así lograr una mayor eficiencia, como evidencia el esquema.

El seguimiento de objetos se divide en dos subprocesos, detección de objeto y seguimiento de objeto. Aquí se propone un método de sustracción de fondo basado en el modelo mezcla gaussiana MOG , que permite el aprendizaje del fondo de la escena mediante la combinación de distribuciones de Gauss.

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A partir de este aprendizaje y los fotogramas obtenidos en etapa anterior, pueden ser extraídos del fondo aquellos objetos en movimiento, eliminando sombras para facilitar la detección de las personas. Para realizar el seguimiento de la persona se propone el uso del filtro de Kalman el cual es un potente algoritmo recursivo que se utiliza para estimar la posición de un punto o característica en movimiento y la incertidumbre de la medida en una imagen posterior en una fase de predicción y realiza una fase de corrección en base a la predicción y la medición visual.

Este método se le aplica a cada ROI detectado en la fase anterior, los cuales se le dan seguimiento mediante el centroide del objeto de cada uno en la secuencia de fotogramas, para un posterior reconocimiento clasificar si es persona. El detector utiliza una ventana de localización de deslizamiento que se mueve alrededor de la imagen. En cada posición de la ventana del detector, se calcula un descriptor de HOG. Antes de calcular las características puede realizarse una fase previa de adaptación de la imagen de entrada para aumentar la probabilidad de encontrar el contorno correctamente y también lograr una mayor eficiencia.

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Implementación de un sistema de videovigilancia. El cliente se encarga de capturar y enviar las secuencias de fotogramas al servidor por red. El control del sistema, por parte de los agentes de seguridad, es realizada mediante la interfaz que se muestra en la Figura 4. En la parte inferior de la interface se encuentra un panel de notificaciones del procesamiento.

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Validación del Sistema de Videovigilancia. Muchas veces el funcionamiento de un algoritmo depende en gran medida de la calidad de la resolución de la imagen sobre la que se trabaja, debido a que facilita y acelera el proceso computacional de detección de los algoritmos. Seguimiento simple de persona. En este experimento se desea conocer los errores de estimación del filtro de Kalman.

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Se realizó una comparación de los resultados de las estimaciones del filtro de Kalman con las mediciones visuales localización real de la persona. En la Tabla 1 se muestra el promedio de la norma al cuadrado del error para las 10 trayectorias, en el cual se evidencia una variación entre 6,64 y 56,50, lo que significa bastante buena para el seguimiento.

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En general los errores obtenidos disminuyen en el tiempo como resultado de la fase de corrección de los datos predicho en la fase de predicción con la medición visual, por lo que siempre es posible continuar el seguimiento en fotogramas sucesivos correctamente. Este video presenta vibraciones y variaciones de la iluminación. Los resultados obtenidos se muestran en la Tabla 2 , teniendo en cuenta los siguientes criterios: En tanto, el 50 por ciento de las personas se le dio un seguimiento muy bueno , el 26 por ciento fue bueno y el 13 por ciento regular. La experimentación realizada, demuestra la validez de los métodos implementados.

El sistema propuesto, en este trabajo, puede ser utilizado en una importante clase de aplicaciones para la videovigilancia. El principal problema en que debe profundizarse, es aquel relacionado con las oclusiones que pueden presentarse en las escenas. Estas introducen mayores complejidades en el seguimiento de objetos.

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