Creación de un sistema de reconocimiento de dorsales

Abstract

[ES] El reconocimiento de dorsales en fotos de carreras se ha convertido en un área de investigación cada vez más relevante debido a la creciente popularidad del running como deporte, y a que los corredores y organizadores de carreras desean tener acceso fácil y rápido a las fotos de los participantes en la misma. La tarea de reconocer los números de dorsal de los corredores en fotos de carreras es desafiante debido a las variaciones en la apariencia de los dorsales, el tamaño, la orientación y la iluminación en las fotos. Además, el reconocimiento de dorsales puede tener aplicaciones prácticas en la identificación y seguimiento de atletas, la mejora de la experiencia de los corredores y la seguridad en eventos deportivos. En este Trabajo de Fin de Grado, se propone desarrollar un modelo de reconocimiento de dorsales en fotos de carreras utilizando técnicas de visión por ordenador y aprendizaje automático. Se explorará el uso de diversas arquitecturas de redes neuronales, como Faster R-CNN y YOLO. Además, se investigará el uso de diferentes técnicas de preprocesamiento de imágenes para mejorar la precisión del modelo.

[EN] The recognition of race bibs in photos has become an increasingly relevant area of research due to the growing popularity of running as a sport. Runners and race organizers require easy and fast access to participant photos from the race.However, the task of recognizing runner bib numbers in race photos is challenging due to variations in bib appearance, size, orientation, and lighting in photos. Furthermore, the recognition of bibs can have practical applications in athlete identification and tracking, improving the runner experience, and ensuring safety in sporting events. This Bachelor's Thesis proposes the development of a model for recognizing race bibs in photos using computer vision and machine learning techniques. The use of various neural network architectures, such as Faster R-CNN and YOLO, will be explored to achieve accurate detection and recognition of bibs in race images. Additionally, different image preprocessing techniques will be investigated to improve the model's performance.