RT Generic
T1 Tracking visual de mútiples objetos con redes convolucionales profundas
A1 Vaquero Otal, Lorenzo
K1 Percepción visual
K1 Visual tracking
K1 Redes convolucionales
K1 Tracking visual
AB 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 demandansistemas 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. Paraesto, 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 alas de cualquier otro tracker de múltiples objetos basado en aprendizaje profundo
YR 2019
FD 2019
LK http://hdl.handle.net/10347/23927
UL http://hdl.handle.net/10347/23927
LA spa
NO Traballo de Fin de Máster Universitario en Tecnoloxías de Análises de Datos Masivos: Big Data. Curso 2018-2019
DS Minerva
RD 27 abr 2026