Tracking visual de mútiples objetos con redes convolucionales profundas
El tracking visual de objetos posee un gran interés en multitud de aplicaciones como la robótica o la videovigilancia. No obstante, mientras que estos campos demandan sistemas capaces de seguir múltiples objetos en tiempo real, gran parte de la investigación en visión por computador se centra en el...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Publication Date: | 2019 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad de Santiago de Compostela (USC) |
| Repository: | Minerva. Repositorio Institucional de la Universidad de Santiago de Compostela |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:minerva.usc.gal:10347/23927 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10347/23927 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3307 Tecnología electrónica |
| Summary: | El tracking visual de objetos posee un gran interés en multitud de aplicaciones como la robótica o la videovigilancia. No obstante, mientras que estos campos demandan sistemas capaces de seguir múltiples objetos en tiempo real, gran parte de la investigación en visión por computador se centra en el tracking de un único elemento. Como respuesta a esta necesidad, en este artículo se presenta la arquitectura de un sistema capaz de aplicar eficientemente técnicas de tracking individual a múltiples objetos en tiempo real. Para esto, se propone la extracción global de las características del fotograma mediante una red neuronal convolucional, seguida de un recorte de las distintas áreas de búsqueda de los objetos. La operación de similaridad entre las citadas áreas de búsqueda y la referencia de los objetos a seguir se puede llevar a cabo tanto con una correlación cruzada como mediante una subred de propuestas de regiones. El sistema propuesto ha sido evaluado en distintos conjuntos de datos, reportando tasas de precisión y robustez muy competitivas a la par que alcanza velocidades superiores a las de cualquier otro tracker de múltiples objetos basado en aprendizaje profundo |
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