Estudio del filtro de partículas aplicado al seguimiento de objetos en secuencias de imágenes

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dc.contributor.advisor González Díaz, Iván
dc.contributor.author Rodríguez Moya, Álvaro
dc.date.accessioned 2011-05-19T07:42:46Z
dc.date.available 2011-05-19T07:42:46Z
dc.date.issued 2009-10
dc.date.submitted 2009-11-05
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/11173
dc.description.abstract Recientemente, las técnicas de filtrado de partículas aplicadas al seguimiento de objetos en secuencias de vídeo han captado la atención de muchos investigadores de diversas comunidades, como las de procesado de señal, comunicaciones y procesado de imagen. El filtro de partículas es particularmente útil para hacer frente a modelos de espacio de estados no lineales y f.d.p. no gaussianas. El principio subyacente de la metodología del filtro de partículas se basa en la aproximación de las distribuciones relevantes mediante medidas aleatorias compuestas por partículas (muestras del espacio no conocido) y sus pesos asociados. El presente trabajo realiza un estudio exhaustivo del filtro de partículas aplicado al tracking, analizando la influencia de diversos parámetros en el comportamiento del algoritmo y comparando diferentes mejoras. Este trabajo hace un profundo estudio del campo del filtrado de partículas aplicado al seguimiento de objetos en secuencias de vídeo. En particular, analizamos algunos parámetros libres del algoritmo básico, buscando los valores óptimos en términos de rendimiento y coste computacional, y evaluando la influencia de cada uno en el comportamiento de la aplicación. Mejoramos esta solución básica con diversas técnicas como adaptación online de los parámetros, descripción de objeto basada en covarianza o utilización de histogramas HSV. Finalmente evaluamos la precisión y el rendimiento de estas soluciones en varias situaciones, incluyendo oclusiones del objetivo, movimiento de cámara y tracking de múltiples objetos. ____________________________________________________________________________________________________________________________
dc.description.abstract In recent years, particle filtering techniques to track objects in video sequences have captured the attention of many researchers in various communities, including those in signal processing, communication and image processing. Particle filtering is particularly useful in dealing with nonlinear state space models and non-Gaussian probability density functions. The underlying principle of the methodology is the approximation of relevant distributions with random measures composed of particles (samples from the space of the unknowns) and their associated weights. This work makes a whole study of particle filtering applied to tracking, analyzing the influence in the behaviour of the algorithm of several parameters, and comparing different improvements. This work makes a deep study in the field of particle filtering. Particularly, we analyze some free parameters of the basic algorithm, and look for the optimal values in terms of performance and computational cost. We improve this solution with several techniques like online parameter adaptation, covariance based object description or HSV histogramming. Finally we evaluate the accuracy and performance of these solutions through a variety of situations including target occlusions, camera flow and multiobject tracking.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Proceso de señales
dc.subject.other Filtro de partículas
dc.subject.other Video
dc.subject.other Reconocimiento de objetos
dc.subject.other Visión artificial
dc.title Estudio del filtro de partículas aplicado al seguimiento de objetos en secuencias de imágenes
dc.type bachelorThesis
dc.subject.eciencia Telecomunicaciones
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería Técnica en Sonido e Imagen
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
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