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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4154Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Galan Casiano, Ana Laura%818289 | - |
| dc.creator | Galan Casiano, Ana Laura%818289 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-08T19:35:42Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-08T19:35:42Z | - |
| dc.date.issued | 2020-01-27 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4154 | - |
| dc.description | La re-identificación de personas consiste en el reconocimiento de la misma persona en imágenes obtenidas con diversas cámaras o fuentes de información. Es un problema abierto a la investigación debido a la gran variabilidad de apariencia de las personas en las imágenes; además de inestabilidad, en un ambiente real, de factores como, la oclusión, cambios en la intensidad luminosa, rotación, translación y perspectiva, entre otros. Un sistema práctico de re-identificación requiere de varios componentes tales como: detección de zonas que potencialmente incluyen personas, extracción de características, clasificación y reconocimiento. El sistema que se presenta se centra en dos aspectos principales: localización de objeto tipo personas y clasificación; estas dos fases en conjunto proporcionan un sistema completo para la re-identificación de personas. En el sistema desarrollado se utiliza un modelo de gradientes orientado y un clasificador lineal preentrenado para realizar la detección de personas en imágenes y secuencias de video. Como parte del proceso también se usan dos métodos robustos de extracción de características y descripción de puntos característicos como lo son SURF y ORB; ambos métodos por separado, esto con el fin de evaluar el desempeño de cada uno. Finalmente, para el reconocimiento de la persona se utilizó un clasificador Maquinas de soporte vectorial. Para validar el desempeño del sistema propuesto en este trabajo de investigación se realizó un conjunto de experimentos con distintas bases de imágenes públicas, además de un conjunto de imágenes propio. Los resultados obtenidos usando SURF como ORB, proporcionan un alto grado de eficacia en la detección de la persona. Sin embargo, los resultados si varían dependiendo de las características presentes en el conjunto de imágenes. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | Re-identificación de Objetos en Secuencias de Imágenes | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Pinto Elias, Raul%16149 | - |
| dc.contributor.director | Magadan Salazar, Andrea%70430 | - |
| dc.folio | 20-0043 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico | es_MX |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría en Computación "O" | |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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