Seguimiento de objetos basado en características y estructura

Pollo Albéniz, Elena
Orrite Uruñuela, Carlos (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2016
Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones, Área de Tecnología Electrónica

Ingeniero de Telecomunicación

Resumen: Este proyecto pretende implementar un algoritmo capaz de realizar el seguimiento de un objeto dentro de una secuencia de vídeo, superando las carencias que presentan algunos de los métodos utilizados en la actualidad. El procedimiento se basa en tres elementos fundamentales: extractor de características, algoritmo de seguimiento y modelado estructural del objeto. Como extractor de características del objeto a seguir planteamos la utilización de histogramas de gradientes orientados (HOGs) así como descriptores del tipo SIFT (Scale Invariant Feature Transform) o SURF (Speeded-Up Robust Features). El algoritmo de seguimiento contemplado es Mean shift teniendo en cuenta que se realizará un seguimiento en posición, orientación y escala. Finalmente, para hacer una mejor aproximación y corregir las carencias del algoritmo basado en apariencia nombrado, se hace un estudio de los puntos corregidos en cada una de las escalas, mediante un método estructural que se basa en la Triangulación de Delaunay y las coordenadas baricéntricas. Éste otro algoritmo, crea una red de triángulos para cada fotograma y escala, en la que se podrán modificar las posiciones de cada uno de los puntos en base a sus coordenadas baricéntricas respecto a alguno de los triángulos contenidos en la red. La propuesta se comparará con uno de los algoritmos considerados en el estado del arte, cuya principal limitación es el alto coste computacional que conlleva, consistente en la selección previa de un conjunto de puntos representativos del objeto en el primer fotograma, para los cuales se obtendrán una matriz de características mediante el descriptor de características SIFT, que realiza la búsqueda de descriptores en distintas escalas. El objeto es reconocido en una nueva imagen comparando las características de cada punto del objeto con los almacenados en el primer fotograma y encontrando el candidato más apropiado basándose en la distancia Euclídea y el método RANSAC que elige emparejamientos de puntos y calcula la transformada a la que han sido expuestos para posteriormente aplicarla al resto de puntos característicos de la imagen. Con todo ello se pretende crear un único método capaz de realizar el seguimiento de un objeto que sufre transformaciones afines, así como oclusiones, minimizando el tiempo.

Tipo de Trabajo Académico: Proyecto Fin de Carrera