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000004977 005__ 20170831220332.0
000004977 037__ $$aTAZ-TFM-2010-043
000004977 041__ $$aspa
000004977 1001_ $$aIgual Catalán, Raúl
000004977 24500 $$aImplementación de algoritmos de detección de personas en imágenes utilizando métodos de planificación y estimación en el desarrollo software
000004977 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2010
000004977 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000004977 520__ $$aEn este Trabajo Fin de Máster se ha implementado un algoritmo de detección de personas en imágenes, aplicando conceptos de calidad a la gestión y al desarrollo del proyecto. Se ha elegido la norma UNE 166001 sobre Requisitos de Proyectos de Investigación para trabajar de manera ordenada y metódica, evitando obviar aspectos importantes. Entre otras actuaciones, se realiza una estructuración del proyecto en fases con una temporalización asociada, se desglosa cada una de las fases en las tareas que la componen, se estima el presupuesto del proyecto, etc.., en definitiva, se trata de aplicar los principios de la calidad a la gestión del trabajo fin de máster. Para implementar algoritmos de visión por computador con calidad, se deberán considerar aquellos modelos y estándares que sean de aplicación. De este modo, se ha realizado una revisión normativa sobre modelos que apliquen tanto al desarrollo del producto software como al propio producto software, seleccionando razonadamente los más idóneos: - Como modelo que regirá el desarrollo del producto, se ha tomado el Proceso de Software Personal (PSP), que permite mejorar la eficiencia del desarrollador a nivel individual. - Como modelo aplicable al propio producto software se ha seleccionado la normativa ISO 9126, ya que puede ser adaptada a la evaluación del programa desarrollado. Una vez se dispone de los modelos o estándares de referencia, ya es posible diseñar el algoritmo. Previamente se ha realizado una búsqueda sobre métodos de detección de personas, y a la vista de esos resultados, se ha optado por detectar la cabeza, por ser la parte más significativa del cuerpo. Para ello se empleará el Modelo Omega que representa la cabeza a través de una figura geométrica con la forma de la letra omega. Siguiendo este modelo se ha implementado un algoritmo de detección en el lenguaje de programación C, utilizado como soporte la librería OpenCV, necesaria para el manejo de imágenes en C. En una primera fase, la detección se realiza sobre imágenes donde únicamente aparece una cabeza aislada. En fases posteriores la detección se ha realizado sobre imágenes de personas que atraviesan un pasillo, con el consiguiente aumento en la complejidad del algoritmo. Éste se estructura en diversas operaciones: generación del modelo omega ideal, detección de fondo, obtención de la transformada de distancia, detección de bordes, dilatación, cálculo de gradientes, medición del ajuste final a través de una función matemática, suavizado de la función, cálculo de máximos, etc. Una vez el algoritmo ha sido implementado, se ha evaluado a través de la aplicación del modelo normativo ISO 9126. También se han analizado los resultados del algoritmo; su efectividad realizando la detección, así como la velocidad de ejecución, que se encuentra muy próxima al tiempo real. Se ha valorado el cumplimiento de lo planificado, la aplicación del PSP, y se han establecido actuaciones futuras derivadas de este proyecto.
000004977 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Electrónica
000004977 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000004977 6531_ $$aVisión por computador
000004977 6531_ $$aDetección de personas
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000004977 700__ $$aMedrano Sánchez, Carlos$$edir.
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