{"id":102886,"date":"2018-03-11T10:25:16","date_gmt":"2018-03-11T10:25:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/deteccion-segmentacion-y-seguimiento-de-personas-en-un-entorno-multicamara-aplicacion-en-el-ambito-deportivo\/"},"modified":"2018-03-11T10:25:16","modified_gmt":"2018-03-11T10:25:16","slug":"deteccion-segmentacion-y-seguimiento-de-personas-en-un-entorno-multicamara-aplicacion-en-el-ambito-deportivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/vision-artificial\/deteccion-segmentacion-y-seguimiento-de-personas-en-un-entorno-multicamara-aplicacion-en-el-ambito-deportivo\/","title":{"rendered":"Detecci\u00f3n, segmentaci\u00f3n y seguimiento de personas en un entorno multic\u00e1mara: aplicaci\u00f3n en el \u00e1mbito deportivo"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Jorge  Ra\u00fal G\u00f3mez S\u00e1nchez <\/strong><\/h2>\n<p>En este trabajo se proponen algoritmos y m\u00e9todos usados para la detecci\u00f3n y seguimiento de personas, aplic\u00e1ndose a un entorno deportivo como es el del f\u00fatbol profesional. Aunque ya existen innumerables trabajos que tratan cada uno de los pasos necesarios, se ha intentado hacer una propuesta global, haciendo especial \u00e9nfasis en que el sistema sea estable y pr\u00e1ctico y lo suficientemente r\u00e1pido como para ejecutarse en tiempo real. El sistema presentado est\u00e1 compuesto por una detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de jugadores y un posterior seguimiento mediante algoritmos de prop\u00f3sito general.  la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de jugadores se realiza mediante la comparaci\u00f3n de las zonas detectadas como movimiento con una serie de patrones. Este m\u00e9todo permite la detecci\u00f3n de m\u00e1s de un jugador dentro de la misma zona de movimiento. Los patrones est\u00e1n basados en un modelo de jugador, que consiste en una serie de histogramas verticales de la imagen del mismo, uno para cada una de las zonas en las que se ha dividido el espacio de color. Este sistema de detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n se ha optimizado en velocidad de ejecuci\u00f3n gracias a un entrenamiento previo, que es donde se realiza la divisi\u00f3n del espacio de color y la selecci\u00f3n de los patrones.  la segunda parte comienza creando el marco te\u00f3rico y pr\u00e1ctico necesario para realizar un seguimiento multic\u00e1mara, definiendo las operaciones necesarias para trasladar las medidas obtenidas en la fase anterior en las im\u00e1genes de las c\u00e1maras a un plano com\u00fan. Tambi\u00e9n se demuestra que incluso con una sola c\u00e1mara el seguimiento es m\u00e1s preciso en el plano que en la imagen. Usando ese marco te\u00f3rico se desarrolla un algoritmo multic\u00e1mara basado en ukf y se demuestra que utilizar un \u00fanico algoritmo de seguimiento usando las medidas de varias c\u00e1maras es m\u00e1s preciso que la media de los seguimientos obtenidos con las medidas de cada c\u00e1mara. No obstante, este tipo de algoritmos no son capaces de obtener buenos resultados en los casos en los que las medidas no tengan una buena calidad, ya que la asociaci\u00f3n entre las trayectorias y las medidas obtenidas que utiliza es relativamente simple. Por ello, se ha puesto \u00e9nfasis en desarrollar un algoritmo multihip\u00f3tesis que sea capaz de realizar un seguimiento correcto y pr\u00e1ctico en situaciones de gran complejidad, con posibles medidas falsas o falta de medidas y todo ello dentro de un sistema de seguimiento multiobjeto multic\u00e1mara y manteniendo la limitaci\u00f3n de tiempo de c\u00f3mputo para que pueda ejecutarse a tiempo real. Por \u00faltimo se ha presentado un ejemplo de aplicaci\u00f3n que hace uso de las trayectorias obtenidas en el seguimiento, y que obtiene las trayectorias m\u00e1s frecuentes en una escena.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Detecci\u00f3n, segmentaci\u00f3n y seguimiento de personas en un entorno multic\u00e1mara: aplicaci\u00f3n en el \u00e1mbito deportivo<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Detecci\u00f3n, segmentaci\u00f3n y seguimiento de personas en un entorno multic\u00e1mara: aplicaci\u00f3n en el \u00e1mbito deportivo <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Jorge  Ra\u00fal G\u00f3mez S\u00e1nchez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Zaragoza<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/07\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Elias Herrero Jaraba<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: sergio Velastin carroza <\/li>\n<li>roberto Paredes palacios (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Jes\u00fas Guerrero campo (vocal)<\/li>\n<li>raul Montoliu colas (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Jorge Ra\u00fal G\u00f3mez S\u00e1nchez En este trabajo se proponen algoritmos y m\u00e9todos usados para la detecci\u00f3n y 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