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Detección bioinspirada de saliencia en secuencias de vídeo en Matlab

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Publication date
2014-06
Defense date
2014-07-10
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Conseguir que una máquina reproduzca o imite comportamientos humanos siempre ha sido un reto complicado. Durante los últimos años, se han desarrollado varias teorías y numerosas aproximaciones para intentar predecir los objetos o regiones de una fotografía que, por sus características, llamarán la atención del sistema visual humano. Ahora que estos algoritmos obtienen muy buenos resultados en imágenes, hemos querido ir más allá y proponer nuestro propio modelo para detectar las regiones más llamativas en un vídeo. Nos hemos dado cuenta de que si utilizamos los algoritmos existentes fotograma a fotograma en secuencias de vídeo, los resultados obtenidos no son los esperados. Si solo disponemos de una imagen, predicen muy bien las áreas que, por su color, intensidad u orientación nos llaman la atención. Sin embargo, cuando los humanos observamos la realidad, nos jamos también en muchas cosas por su movimiento -siendo el vuelo de un diminuto mosquito el ejemplo más cotidiano. Estamos seguros de que las aproximaciones existentes fallan al aplicarse en vídeos porque no tienen en consideración el movimiento de los objetos. Para comprobar la validez de nuestra hipótesis, vamos a desarrollar un modelo que, basándose en uno de estos algoritmos diseñados para imágenes estáticas, incorpore información adicional como la velocidad o la aceleración para determinar la probabilidad de que, en una secuencia de vídeo, un determinado objeto nos resulte llamativo.
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Keywords
Algoritmos, Proceso de imágenes, Visual Saliency Detection, Image Retrieval, Saliencia espacial
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