Atención visual basada en un espacio perceptual conjunto de color y brillo para la mejora de algoritmos de seguimiento de objetos en secuencias de vídeo

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones. Fecha de lectura: 20-07-2018

Detalles Bibliográficos
Autor: Fernández-Carbajales, Víctor
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2018
País:España
Institución:Universidad Autónoma de Madrid
Repositorio:Biblos-e Archivo. Repositorio Institucional de la UAM
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uam.es:10486/685449
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10486/685449
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Video digital - Tesis doctorales
Visualización - Tesis doctorales
Informática
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spelling Atención visual basada en un espacio perceptual conjunto de color y brillo para la mejora de algoritmos de seguimiento de objetos en secuencias de vídeoFernández-Carbajales, VíctorVideo digital - Tesis doctoralesVisualización - Tesis doctoralesInformáticaTesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones. Fecha de lectura: 20-07-2018Esta tesis doctoral realiza una revisión en profundidad de los actuales modelos de atención visual basados en enfoques biológicos, con el fin de proponer un nuevo modelo de atención visual basado en un espacio perceptual conjunto de color y brillo. Además, se demuestra que este modelo es capaz de extraer características visuales más discriminantes, especialmente cuando se trata de objetos visualmente muy similares. Ese espacio conjunto de color y brillo se basa en un modelo perceptual teórico de inspiración biológica, originalmente propuesto por Izmailov y Sokolov en el ámbito de la psicofísica. La presente tesis propone un modelo computacional que permite la aplicación del modelo teórico de Izmailov y Sokolov en imágenes digitales, ya que el modelo original sólo puede aplicarse a datos perceptuales directamente extraídos de experimentos psicofísicos. Los resultados experimentales con secuencias de vídeo reales demuestran que el modelo de atención visual propuesto produce resultados significativamente más precisos en el ámbito particular del seguimiento en secuencias de vídeo que los modelos de atención visual actuales, los cuales procesan el color y el brillo por separado. Palabras clave: Modelos de atención visual, Espacios perceptuales, Seguimiento, Color y Brillo.This doctoral thesis performs an in-depth review of current visual attention models based on biological approaches to propose a new visual attention model based on a joint perceptual space of both colour and brightness, and shows that this model is able to extract more discriminant visual features, especially when dealing with objects that are very similar visually. That joint colour and brightness space is based on a biologically-inspired theoretical perceptual model originally proposed by Izmailov and Sokolov in the scope of psychophysics. The present thesis proposes a computational model that allows the application of Izmailov and Sokolov’s theoretical model to digital images, since the original model can only be applied to perceptual data directly drawn from psychophysical experiments. Experimental results with real video sequences show that the proposed visual attention model yields significantly more accurate results in the particular application scope of video tracking than well-known visual attention models that process colour and brightness separately. Keywords: Visual attention models, Perceptual spaces, Tracking, Colour and Brightness.García García, Miguel ÁngelDepartamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesEscuela Politécnica Superior20182018-07-20doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06NAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10486/685449reponame:Biblos-e Archivo. Repositorio Institucional de la UAMinstname:Universidad Autónoma de MadridEspañolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:repositorio.uam.es:10486/6854492026-06-23T12:46:27Z
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