TAZ-TFG-2016-418


Estudio de caracterizadores visuales para la detección de obstaculos en vídeos de ski con cámara subjetiva

Francia Molinero, Héctor
Miguel Casado, Gregorio de (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2016
Informática e Ingeniería de Sistemas department, Lenguajes y Sistemas Informáticos area

Graduado en Ingeniería Informática

Abstract: Este trabajo se centra en el estudio de caracterizadores visuales para la identificación de objetos u obstáculos sencillos en vídeos de ski. Para ello se han utilizado técnicas de aprendizaje para desarrollar un prototipo software que se apoya en un conjunto de prueba creado expresamente para este estudio. A nuestro saber este tipo de técnicas no se habían aplicado antes a este campo, por lo que se ha tenido que crear una base de datos con imágenes tomadas en primera persona. Como resultado del proyecto se ha permitido comprobar que, para determinados caracterizadores, se obtienen buenos resultados llegando incluso al 90\% de precisión en el reconocimiento de las clases de objetos creadas. La memoria aborda un análisis del estado del arte, donde se resumen una serie de dispositivos de motorización de la actividad física (pulseras, smartwatches, la nube de aplicaciones que proporcionan servicios extendidos a éstos dispositivos...). El estado del arte también resume los principales artículos relacionados con este estudio y sobre los cuales se apoya, tanto en las técnicas de visión basadas en caracterizadores visuales como en las de aprendizaje. A continuación se presenta la arquitectura del sistema, con un resumen global, la descripción de los caracterizadores visuales SURF (Speed Up Robust Feature), HOG (Histogram of Oriented Gradients), HOF (Histogram of Optical Flow) y MBH (Motion Boundary Histogram) utilizados. Seguidamente, el prototipo del sistema presenta de una manera estructurada toda la implementación realizada. Finalmente, se mostrarán los resultados con su correspondiente evaluación y la gestión del proyecto con sus conclusiones.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado

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