{"id":113526,"date":"2012-10-12T00:00:00","date_gmt":"2012-10-12T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/articulated-models-for-human-motion-analysis\/"},"modified":"2012-10-12T00:00:00","modified_gmt":"2012-10-12T00:00:00","slug":"articulated-models-for-human-motion-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencia-de-los-ordenadores\/articulated-models-for-human-motion-analysis\/","title":{"rendered":"Articulated models for human motion analysis"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Adolfo L\u00f3pez M\u00e9ndez <\/strong><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis del movimiento humano es una \u00e1rea de visi\u00f3n por computador que, en las \u00faltimas d\u00e9cadas, ha atra\u00eddo el inter\u00e9s de la comunidad cient\u00edfica. El an\u00e1lisis de movimiento abarca temas como el seguimiento del cuerpo  humano, el reconocimiento de acciones y patrones de comportamiento, o la segmentaci\u00f3n del movimiento humano. Todos estos campos suponen un reto debido a diferentes razones, pero especialmente a la perspectiva de captura de las escenas a analizar y a la ausencia de una sem\u00e1ntica precisa asociada a las acciones y el movimiento humano. La comunidad de visi\u00f3n por computador ha abordado el an\u00e1lisis del movimiento humano desde varias perspectivas. Los primeros enfoques se basan en modelos articulados del cuerpo humano. Estos modelos representan el cuerpo como una estructura esqueletal tridimensional. Sin embargo, debido a la dificultad y el coste computacional de la estimaci\u00f3n de dicha estructura articulada a partir de v\u00eddeo, la investigaci\u00f3n se ha ido enfocando, en los \u00faltimos a\u00f1os, hacia el an\u00e1lisis de movimiento humano  basado \u00c2\u00bf\u00c2\u00bfen caracter\u00edsticas de bajo nivel. A pesar de obtener resultados impresionantes en varias tareas, las caracter\u00edsticas de bajo nivel est\u00e1n normalmente condicionadas por la apariencia y punto de vista, lo que hace dif\u00edcil su aplicaci\u00f3n en diferentes escenarios. Hoy en d\u00eda, el aumento de la potencia de c\u00e1lculo, la disponibilidad masiva de datos y la irrupci\u00f3n de la c\u00e1maras de profundidad de bajo coste han proporcionado un escenario en el cual el an\u00e1lisis de movimiento humano a trav\u00e9s de modelos articulados puede ser reconsiderado. El an\u00e1lisis y comprensi\u00f3n del movimiento humano a trav\u00e9s de la informaci\u00f3n tridimensional sigue siendo un enfoque crucial para obtener mejores modelos din\u00e1micos acerca del movimiento del cuerpo humano. Por ello, los modelos articulados del cuerpo humano, que ofrecen una representaci\u00f3n compacta e invariante al punto de vista de la captura, son una herramienta para potenciar el an\u00e1lisis de movimiento. En esta tesis, se presentan varios enfoques para el an\u00e1lisis de movimiento. En particular, se aborda el problema de la estimaci\u00f3n de pose, el reconocimiento de acciones y el clustering temporal del movimiento humano. Los modelos articulados son el leitmotiv en todos los planteamientos presentados. En primer lugar, planteamos la estimaci\u00f3n de pose mediante la formulaci\u00f3n de una m\u00e9todo jer\u00e1rquico de an\u00e1lisis por s\u00edntesis donde los modelos se utilizan para generar hip\u00f3tesis que se contrastan con v\u00eddeo. Usando la misma representaci\u00f3n articulada del cuerpo humano, se propone una formulaci\u00f3n del movimiento humano para el reconocimiento de acciones. Nuestra hip\u00f3tesis es que las acciones forman un conjunto de sistemas din\u00e1micos subyacentes que generan observaciones en forma de series temporales. Dichas series temporales son observadas a trav\u00e9s del modelo articulado. Esta hip\u00f3tesis se utiliza con el fin de desarrollar m\u00e9todos de reconocimiento basados en time-delay embeddings, una herramienta de an\u00e1lisis de series temporales que no hace suposiciones sobre la forma del sistema din\u00e1mico subyacente. Por \u00faltimo, se propone un m\u00e9todo para segmentar secuencias de movimiento del cuerpo humano en diferentes comportamientos o acciones, sin necesitar un conocimiento a priori del n\u00famero de acciones en la secuencia. Nuestro enfoque utiliza los modelos articulados del cuerpo humano para aprender una distancia m\u00e9trica. Esta m\u00e9trica tiene como objetivo capturar la sem\u00e1ntica impl\u00edcita de las anotaciones que se puedan encontrar en otras bases de datos que contengan secuencias de movimiento. Con el fin de medir objetivamente nuestras contribuciones, los m\u00e9todos propuestos son evaluados utilizando bases de datos p\u00fablicas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Articulated models for human motion analysis<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Articulated models for human motion analysis <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Adolfo L\u00f3pez M\u00e9ndez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 10\/12\/2012<\/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>Josep Ramon Casas Pla<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: juergen Gall <\/li>\n<li>ronald Poppe (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Adolfo L\u00f3pez M\u00e9ndez El an\u00e1lisis del movimiento humano es una \u00e1rea de visi\u00f3n por computador que, en 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