Dentro del ambito del seguimiento de objetivos con capacidad predictiva mediante vision por computador, los estudios realizados en la tesis pueden concretarse en tres requisitos basicos: 1. Seguimiento predictivo robusto, con la finalidad de orientar la zona de la imagen donde cabe esperar la deteccion del objetivo en cada nuevo muestreo, optimizando el tamaño de la ventana de seguimiento. 2. Estimacion adaptativa de los parametros que definen el modelo de movimiento, con la determinacion del orden del movimiento y del numero de observaciones a considerar como representativas del mismo. 3. Respuesta del sistema frente a oclusiones, cruces y multiplicidad de objetivos similares en la escena. Las aportaciones del estudio pueden resumirse en: 1. Diseño de un metodo de evaluacion dinamica del orden optimo para las coordenadas del vector de movimiento, a partir de polinomios temporales no ortogonales -basado en el calculo de estadisticos f distribuidos segun la f de snedecor, como medida de fiabilidad del ajuste-, que permiten una prediccion optima de la posicion del objetivo. 2. Diseño de un algoritmo de estimacion recursiva de los parametros que determinan los modelos de movimiento del objetivo mediante analisis de regresion. 3. Diseño de un metodo de estimacion del numero de observaciones optimo, asi como de la "contribucion" de cada una de ellas, en la aplicacion del algoritmo de autogestion dinamica del orden (sistemas dual y multiregimen). 4. Diseño de un metodo de aprendizaje dinamico que permita asociar una pareja (orden, numero de observaciones) optima al objetivo susceptible de seguimiento. Esta tecnica se basa en el calculo de superficies de error medio de prediccion para cada coordenada del vector de movimiento.
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