Resumen de Identificación de movimiento humano a través del procesamiento de video

Yessica Tatiana Leguizamón, Wilman Helioth Sánchez, Eduardo Leonardo Sierra Ballen

• español

  El estudio del movimiento del cuerpo humano y el reconocimiento del rostro han abierto fronteras en las diferentes áreas del conocimiento. Este artículo tiene como objetivo presentar la generación de un método alternativo para identificar rostros y caracterizar el movimiento del cuerpo humano. La metodología utilizada tiene tres fases, en la primera se genera una base de videos NoSQL haciendo uso del sistema gestor de bases de datos (SGDB) MongoDB; la segunda permite la identificación de rostros humanaos mediante dos algoritmos como la Transformada de Hough y el algoritmo de Viola-Jones; y la tercera identificación de movimiento utilizando Flujo Óptico y el método de Histograma de Gradientes Orientados. Como resultados significativos se obtiene que la identificación facial permite seleccionar un rango de relevancia que da las coordenadas del área aproximada de interés o actor, para ser tenido en cuenta al realizar el procesamiento de flujo óptico, evitando así, procesar áreas de falsos positivos, es decir sombras o reflejos producidos por el ambiente. Finalmente se concluye que, al tener una identificación clara del rostro en vista frontal, facilita el seguimiento de las acciones humanas.

• English

  Studies of face recognition and movements of the human body have opened frontiers for different knowledge areas. The objective of this paper is to show an alternative methodology to identify faces and make a characterization of the human body movement. This methodology has three phases. The first phase is a generation of a video database in a NoSQL model using MongDB. The second phase permits to identify human faces applying an algorithm that combines Hough Transform and the Viola-Jones algorithm. And the third phase makes an identification of human movement using optical flow histogram-oriented gradients. The main results show that the face identification permits to select a relevance range for an approximation of the interest or actor area. This interest area is a base to apply the optical flow, avoiding false positives, like shadows or reflections produced by the environment. Finally, we conclude that the obtainment of a clear frontal view of the face supplies an easy way for human action tracking.