Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12221| Titre: | ALGORITMOS PARA EL SEGUIMIENTO DE MÚLTIPLES OBJETOS EN SECUENCIAS DE VIDEO |
| Auteur(s): | ÁLVAREZ PRIETO, FRANCISCO JAVIER |
| metadata.dc.subject.other: | ALGORITMOS PARA EL SEGUIMIENTO DE MÚLTIPLES OBJETOS EN SECUENCIAS DE VIDEO |
| Date de publication: | 2026-01-01 |
| Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Chihuahua |
| Description: | Al proceso de estimar a lo largo del tiempo la localización de uno o varios objetos de interés, se le conoce como seguimiento de múltiples objetos y su importancia radica en que es una característica fundamental que permite a las máquinas lograr ver, entender e interactuar con su entorno. Además, el seguimiento de múltiples objetos es un factor clave para el desarrollo de diversas aplicaciones como: sistemas de video vigilancia, manejo autónomo, análisis inteligente del comportamiento humano, entre algunas otras. Debido a su gran relevancia, en este proyecto se presenta el desarrollo de tres algoritmos para el seguimiento de múltiples objetos en secuencias de video, nombrados T-AM, T-MM y T-AMM. Los tres algoritmos están basados en el enfoque del tracking-by-detection, la diferencia entre los algoritmos está en la información que extraen de los objetos para realizar el seguimiento. Dicha información puede ser patrones de apariencia utilizando una red siamesa (T-AM), patrones de movimiento utilizando un filtro de Kalman (T-MM) o una combinación de ambos (T-AMM). Los tres algoritmos propuestos presentan un desempeño similar en las principales métricas de seguimiento de objetos, el cual es competitivo en comparación con los métodos publicados en la literatura reciente. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Collection(s) : | Maestría en Ciencias en Ingeniería Electrónica |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Tesis Alvarez Prieto Francisco Javier.pdf | 5.69 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Ce document est protégé par copyright |
Ce document est autorisé sous une licence de type Licence Creative Commons
