Mejoramiento de algoritmos de seguimiento utilizando modelos de saliencia

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Title

Mejoramiento de algoritmos de seguimiento utilizando modelos de saliencia

Subject

620
Ingeniería
Instrumentos de medición - Diseño y construcción.
Procesamiento electrónico de datos.
Visión por computador.

Description

Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2011
Uno de los grandes desafíos de la visión por computador es mejorar los sistemas automáticos para la detección y seguimiento de objetos o regiones en un conjunto de imágenes. Un enfoque que ha cobrado importancia recientemente se basa en la extracción de descriptores, tales como el descriptor de covarianza, ya que logran permanecer invariantes en las regiones de estas imágenes a pesar de los cambios de posición, traslación, rotación y escala. Utilizando el mismo descriptor de covarianza proponemos, en este trabajo, un novedoso algoritmo de saliencia, el cual detecta las zonas más importantes de una imagen y es capaz de determinar en una imagen aquella(s) región(es) más relevantes que pueden ser utilizadas tanto en el reconocimiento como en el seguimiento de objetos.
Nuestro método se basa en la cantidad de información (la magnitud de variación de distintas características) de cada pixel en una imagen y nos permite adaptar las regiones para maximizar la diferencia de información con su entorno. Esto nos permite incrementar la precisión de los algoritmos de seguimiento hasta en un 27%, sin comprometer demasiado el recall de éste, y aumentar hasta un 92% de precisión si solo nos enfocamos en aumentar ésta. Con estas mejoras a la precisión de los algoritmos de seguimiento evitamos que éstos se confundan con el fondo al momento de seleccionar una región que incluya una persona.

Creator

Undurraga Rius, Cristóbal Alejandro

Date

2012-10-25T12:20:45Z
2012-10-25T12:20:45Z
2011

Contributor

Mery Quiroz, Domingo
Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería

Rights

acceso abierto

Format

application/pdf

Language

es

Type

tesis de maestría

Identifier

10.7764/tesisUC/ING/1333
https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/1333
https://repositorio.uc.cl/handle/11534/1333