Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10719
Title: EXTRACCIÓN DE SILUETAS DEL CAMINAR DE UNA PERSONA DERIVDA DE LA LGAC INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Authors: MEZA LEÓN, OSCAR OSWALDO
metadata.dc.subject.other: Característica biométrica
Siluetas
Imágenes de energía
CASIA-B
Modelos predictivos
Identificación biométrica
Andar humano
Issue Date: 2022-11-10
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Culiacán
Description: Uno de los métodos principales para el reconocimiento del andar humano es basado en siluetas, que a su vez generan imágenes de energía que representan a la persona a través de su ciclo de caminata. El perfil o contorno que presenta una figura se le denomina con el término de silueta. En el presente trabajo se desarrolla un sistema, que haciendo usos de técnicas de computación visual, es capaz de extraer las siluetas del ciclo de caminata de los usuarios y generar sus respectivas imágenes de energía, que tienen como propósito, representar el ciclo de caminata particular de una persona a través de una imagen. El sistema se compone de dos etapas, la primera es la extracción de las siluetas de personas caminando en un video y la segunda, el cálculo del promedio de las siluetas obtenidas para generar una imagen de energía del ciclo del caminado. Para probar el sistema, se utiliza la base de datos CASIA-B que es una de las principales disponibles en el área del reconocimiento del andar humano debido a su gran tamaño y calidad de los videos. La base de datos generada en esta propuesta funcionaria como datos de entrada para probar modelos predictivos capaces de identificar a una persona a partir de su imagen de energía.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Appears in Collections:INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Extracción de siluetas del caminar de una persona.pdf866.1 kBAdobe PDFView/Open
Licencia Oscar Oswaldo.pdf
  Until 9999-01-01
577.9 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons