| dc.contributor | LEOPOLDO ALTAMIRANO ROBLES | |
| dc.creator | ARIEL ESAU ORTIZ ESQUIVEL | |
| dc.date | 2016-10 | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-25T16:21:24Z | |
| dc.date.available | 2023-07-25T16:21:24Z | |
| dc.identifier | http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/357 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7805575 | |
| dc.description | In recent years, identication and people tracking in images has become topic
of interest by researchers due to its multiple applications, such as video
surveillance, identifying human activities and analysis of pedestrians on vehicular
roads.
Study, detection and classication of basic human actions using image
sequences is an important research topic in computer vision and many different
approaches have been proposed, most of them coincide in the use of
camera systems because of the large amount information that these can offer
about the environment.
Nowadays, there are different approaches for human actions study in
static and dynamic environments. The proposed methods for feature extraction
and representation of people in images focus on identifying human structures
and adjusting geometric models over them in images or using threedimensional
reconstruction systems composed by multiple digital cameras.
Researches has shown that these approaches show high degree of effectiveness
for recognition and classication of different human actions.
However, due to the computational complexity of using this common
approaches, recognition of human actions is limited to applications where it
is required to analyse small number of people without time constraints.
In driving assistance researching, it is necessary the constant observation
of environment using multiple cameras and sensors. In order to identify
obstacles and pedestrians on the scene, several approaches have been proposed
for driver assistance to support safely in roads. This applications requires
high accuracy and fast response times.
In this work, a study of techniques for pedestrian detection and tracking
in roads over image sequences is made. In these, a lot of pedestrians appears
and complicates application of techniques based on the three-dimensional
reconstruction and pose estimation.
Because of this, a new method for human basic actions recognition in
urban environments is developed. This method uses image transform techniques
for pedestrian movement detection and feature extraction. Our results
show advantages in recognition time compared with other approaches. | |
| dc.description | En los últimos años, la identificación y seguimiento automático de personas en imágenes se ha convertido en objeto de estudio por parte de investigadores debido a sus múltiples aplicaciones, tales como video vigilancia de escenarios, identificación de actividades humanas y análisis de peatones en caminos vehiculares. El análisis y detección de acciones humanas en secuencias con imágenes es un importante tópico de investigación en el área de visión por computadora proponiendo distintos enfoques para realizar esta tarea de forma automática mediante la concatenación de imágenes capturadas a lo largo de una secuencia para describir acciones especificas como se muestra en la figura 1. Muchas de estas propuestas coinciden en el uso de sistemas con cámaras para la captura de secuencias debido a la gran cantidad de información que estas pueden aportar sobre escenarios estáticos o dinámicos. Las técnicas empleadas para la extracción y representación de figuras humanas en imágenes se concentran en la identificación de estructuras corporales, ajustando modelos geométricos o utilizando reconstrucciones tridimensionales basadas en sistemas compuestos por cámaras digitales. Diversas investigaciones han comprobado que estos enfoques tienen un grado de efectividad elevado para el estudio del comportamiento y actividades humanas en secuencias con múltiples imágenes. Sin embargo, el reconocimiento de acciones humanas utilizando estos enfoques se limita a aplicaciones en las que se requiere analizar poca cantidad de personas y sin restricciones de tiempo debido a la complejidad computacional que representa la aplicación de las técnicas para la extracción de caracteristicas. En el desarrollo de sistemas para la asistencia de conducción vehicular es necesario analizar un escenario de forma constante mediante sensores, con especial interés en el campo de la protección peatonal en tiempo real. Propuestas actuales han surgido con el propósito de identificar obstáculos y peatones en escenarios con la finalidad de proporcionar mayor cantidad de información a los conductores sobre el entorno y asistir a estos para transitar con seguridad. Estas aplicaciones, compuestas por etapas definidas como se muestra en la gura 2 demandan alto grado de precisión en cuanto al reconocimiento efectivo de peatones en escenas y el tiempo necesario para ejecutarlos procesos requeridos. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| dc.relation | citation:Ortiz-Esquivel A.E. | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Visión por computadora/Computer vision | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Reconocimiento de la acción humana/Human action recognition | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Sistemas de protección para peatones/Pedestrian protection systems | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/12 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1203 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1203 | |
| dc.title | Reconocimiento de acciones humanas en caminos vehiculares de zonas urbanas | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
| dc.audience | students | |
| dc.audience | researchers | |
| dc.audience | generalPublic | |
