Seguimiento de múltiples personas en aplicación de videovigilancia con cámaras de baja resolución

• Aldo Garcés Matilla ^[1] ; Fidel Guerrero Peña ^[2] ; Alejandro Garcés Calvelo ^[3] ; Elisa Hernández Silva ^[4] ; Magali Matilla Belett ^[1]
  1. [1] Universidad de Oriente

     Universidad de Oriente

     Venezuela

     
  2. [2] Universidad Federal de Pernambuco
  3. [3] Universidad Jaume
  4. [4] Centro de Investigaciones de Energía Solar

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• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 11, Nº. 2, 2017
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Multiple people tracking in video surveillance applications with low-resolution cameras
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    La detección y seguimiento de personas es de vital interés por su amplio potencial de aplicaciones, tales como: videovigilancia, sistemas asistidos de conducción, herramientas de evaluación en el ámbito médico, interacción humano-computador. Precisamente en este trabajo es presentada una aplicación para la realización de tareas de videovigilancia con cámaras de baja resolución. Esta aplicación está basada en secuencias de video capturadas desde un sistema distribuido de visión con múltiples cámaras, permitiendo la detección y seguimiento de personas. Se utilizaron métodos y técnicas bien conocidas, integradas de manera creativa para cubrir las diferentes etapas de procesamiento, donde se introdujeron mejoras para una mayor eficiencia computacional del sistema. Especial atención reciben la sustracción de fondo con el modelo de Mezcla Gaussiana en la detección de objetos y el filtro de Kalman para el seguimiento, además los descriptores Histogramas de Gradientes Orientados y Máquina de Soporte Vectorial en la detección de persona. Para demostrar la validez de los métodos implementados se realizan una gran variedad de experimentos con cámaras de baja resolución, en los cuales se obtuvieron resultados satisfactorios. En la etapa de seguimiento de múltiples personas, solo se cometió error en el 11% de las personas detectadas, motivado fundamentalmente por la ocurrencia de oclusiones.

  • English

    People detection and tracking is of vital interest for its many applications, such as video surveillance, driver assisted systems, evaluation tools in the medicine, human-computer interaction. In this work is presented an application to carry out tasks of video surveillance with low resolution cameras. This application is based on video sequences captured from a distributed multi-camera vision system, allowing the people detection and tracking. The methods and techniques used in each stage are well known, these were built creatively in the different stages of processing, and these were improved for greater computational efficiency of the system. Within these receive special attention the background subtraction with Gaussian Mixture Model to objects detection and the Kalman filter to tracking, also the descriptors Histograms of Oriented Gradients and Support Vector Machine in people detection. To demonstrate the validity of the methods implemented is realized a variety of experiments with low-resolution cameras, getting satisfactory results. In the tracking stage of multiple persons only occurred error in 11% of detected people, mainly motivated by the occurrence of occlusions.