- -

Detección de Personas en secuencias de vídeo en tiempo real

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

Detección de Personas en secuencias de vídeo en tiempo real

Show simple item record

Files in this item

dc.contributor.advisor Albiol Colomer, Alberto es_ES
dc.contributor.advisor Peris Fajarnes, Guillermo es_ES
dc.contributor.author Oliver Moll, Javier es_ES
dc.date.accessioned 2011-11-04T13:32:59Z
dc.date.available 2011-11-04T13:32:59Z
dc.date.created 2007-12-03
dc.date.issued 2011-11-04
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/12624
dc.description.abstract [ES] En este trabajo se presenta un estudio sobre la viabilidad en el uso de una combinación de métodos para detección de personas en secuencias de vídeo en tiempo real. Se utilizan técnicas de boosting para una primera selección de candidatos en la escena, y máquinas de extracción y clasificación de características que actúan sobre estos candidatos proporcionando la predicción final. Los métodos de boosting proporcionan resultados rápidos aunque con un elevado número de falsas alarmas. Por otro lado, los métodos de extracción y clasificación de características presentan una elevada tasa de acierto a costa de un elevado coste computacional. La combinación de estos dos métodos logra unas prestaciones finales que combinan los aspectos positivos de ambas técnicas, y por lo tanto se establece como un sistema robusto a la vez que abierto a nuevas mejoras. es_ES
dc.description.abstract [EN] This document describes a combination of methods for vision-based pedestrian detection in real time. A preliminary selection of candidates in the scene is provided by boosting techniques. Then, a feature extraction and later classification using Vector Support Machines is carried out over these candidates, providing the final prediction. Boosting methods have been demonstrated to yield rapid but inaccurate predictions since they present a high rate of false alarms. On the other hand, feature-based methods present good performances in terms of accuracy, though a high computational cost is needed. Overall, the combination of both methods provides good results since the global system takes advantage of the strengths of each individual method. Moreover, the system is open to further improvements
dc.format.extent 44 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Boosting es_ES
dc.subject Hog es_ES
dc.subject Svm es_ES
dc.subject Detección de personas es_ES
dc.subject Procesado de vídeo en tiempo real es_ES
dc.subject Person detection es_ES
dc.subject Real-time video processing es_ES
dc.subject.classification EXPRESION GRAFICA EN LA INGENIERIA es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Tecnologías, Sistemas y Redes de Comunicaciones-Màster Universitari en Tecnologies, Sistemes i Xarxes de Comunicacions es_ES
dc.title Detección de Personas en secuencias de vídeo en tiempo real es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Servicio de Alumnado - Servei d'Alumnat es_ES
dc.description.bibliographicCitation Oliver Moll, J. (2007). Detección de Personas en secuencias de vídeo en tiempo real. http://hdl.handle.net/10251/12624 es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record