Identificación de personas a través de sus características soft-biometrics en un entorno multi-cámara de vídeo-vigilancia
- Autores: Daniela Alejandra Moctezuma Ochoa
- Directores de la Tesis: Enrique Cabello Pardos (dir. tes.), Cristina Conde Vidal (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Rey Juan Carlos ( España ) en 2013
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Angel Luis Puebla Martínez (presid.), Isaac Martín de Diego (secret.), Antonio Guzmán Sacristán (voc.), Ángel Pérez del Pozo (voc.), Javier Martínez Moguerza (voc.)
- Materias:
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- Tesis en acceso abierto en: TESEO
- Resumen
Los sistemas de vídeovigilancia inteligente se han convertido en un importante tema de investigación en los últimos años debido a su importancia para el sector de la seguridad. Además la sociedad actual acepta cada vez más el hecho de ser observados por cámaras localizadas en diferentes sitios públicos, como centros comerciales, estaciones de trenes o autobuses, aeropuertos, parques o estacionamientos.
Un sistema de vídeovigilnacia inteligente tiene como propósito ayudar en el control de la seguridad del espacio que se observa, para ello puede realizar diversas tareas como: detección e identificación de personas, análisis de la trayectoria de personas, análisis de las escenas, entre otros. En particular, la identificación de personas es una tarea muy importante para algunas áreas de la sociedad, por lo que es una parte esencial para las necesidades en seguridad de diversas infraestructuras que por medio de ésta se pueden identificar personas sospechosas como terroristas o criminales.
En esta tesis, con el propósito de lograr la identificación de personas en entornos de vídeovigilancia con múltiples cámaras sin solapamiento, se proponen diversos métodos (cada uno detallado en cada Capítulo). Primero, se propone un método para la detección de personas por medio de la combinación del método HOG (Histogram of Oriented Gradients) con los filtros de Gabor. Este método, llamado HoGG, es evaluado con distintas bases de datos públicas y además se compara con diversos métodos del estado del arte. Una vez detectadas las personas y presentes en las imágenes, se propone en segundo lugar, la utilización de un conjunto de características soft-biométricas relacionadas con el color, la textura, rasgos locales y la altura.
Además de este conjunto de características, se proponen diversas técnicas para analizar la importancia de cada una de estas características para la tarea de identificación, de este modo se genera un ranking de las características (de la más a la menos relevante) para posteriormente ponderarlas de acuerdo a su posición de relevancia en dicho ranking. Finalmente, en tercer lugar, una vez obtenido el modelo de apariencia de cada persona en base al aprendizaje incremental. Estos métodos se proponen con el objetivo de que el modelo de cada persona sea actualizado conforme transcurre el tiempo, ya sea cuando una persona cambia de una cámara a otra o mediante condiciones más complejas, como por ejemplo, buscando las muestras más representativas.
La combinación de todos los métodos propuestos en esta tesis, proporciona una solución global de un sistema de vídeovigilnacia inteligente, el cual pretende ser útil como herramienta para tareas de identificación de personas a través de múltiples cámaras en una zona vídeo vigilada.
