Reconocimiento Automático de Actividades Humanas Basado en el Análisis de Secuencias de Imágenes

• Autores: Javier Eduardo Hernández Sánchez
• Directores de la Tesis: Antonio Sanz Montemayor (dir. tes.), Juan José Pantrigo Fernández (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Rey Juan Carlos ( España ) en 2015
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Saturnino Maldonado Bascón (presid.), Jose Francisco Velez Serrano (secret.), Félix de la Paz López (voc.), Gonzalo Pajares (voc.), Rafael Martínez Tomás (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  hdl.handle.net  TESEO 
• Resumen

  • El seguimiento de personas en secuencias de imágenes y la interpretación automática de las actividades que desarrollan es una tarea que tiene una gran variedad de aplicaciones en áreas como vídeo-vigilancia, interacción persona-ordenador, análisis de la técnica deportiva, etc. El desarrollo de sistemas computacionales capaces de interpretar una secuencia de imágenes y extraer de ella una información veraz, útil, compacta y cercana al lenguaje natural, es un área de conocimiento muy activa en la que se aúnan esfuerzos de investigadores de diferentes áreas de conocimiento. En la presente tesis se enmarca en el desarrollo de sistemas para tratar con este problema, y su objetivo fundamental es avanzar en el desarrollo de modelos, algoritmos y métodos que permitan resolver problemas de reconocimiento de actividades humanas mediante el análisis automático de secuencias de imágenes. Para ello, se propone la combinación de métodos avanzados de seguimiento visual, optimización, reconocimiento de patrones y aprendizaje permitirá desarrollar métodos automáticos eficaces y eficientes de reconocimiento de actividades humanas.