<secondary-title/> </titles> <doi/> <pages/> <volume/> <number/> <keywords> <keyword>visión por computador</keyword> <keyword>análisis de movimiento humano</keyword> <keyword>análisis de posturas humanas</keyword> <keyword>modelado</keyword> <keyword>detección</keyword> <keyword>seguimiento</keyword> <keyword>punto de vista</keyword> <keyword>vídeo-vigilancia</keyword> <keyword>clasificadores computer vision</keyword> <keyword>human motion analysis</keyword> <keyword>human pose analysis</keyword> <keyword>modeling</keyword> <keyword>detection</keyword> <keyword>tracking</keyword> <keyword>viewing angle</keyword> <keyword>video-surveillance</keyword> <keyword>classifier</keyword> </keywords> <dates> <year>2012</year> <pub-dates> <date>2012</date> </pub-dates> </dates> <abstract>Esta tesis contribuye en el análisis de la postura del cuerpo humano a partir de secuencias de imágenes adquiridas con una sola cámara. Esta temática presenta un amplio rango de potenciales aplicaciones en video-vigilancia, video-juegos o aplicaciones biomédicas. Las técnicas basadas en patrones han tenido éxito, sin embargo, su precisión depende de la similitud del punto de vista de la cámara y de las propiedades de la escena entre las imágenes de entrenamiento y las de prueba. Teniendo en cuenta un conjunto de datos de entrenamiento capturado mediante un número reducido de cámaras fijas, paralelas al suelo, se han identificado y analizado tres escenarios posibles con creciente nivel de dificultad: 1) una cámara estática paralela al suelo, 2) una cámara de vigilancia fija con un ángulo de visión considerablemente diferente, y 3) una secuencia de video capturada con una cámara en movimiento o simplemente una sola imagen estática.</abstract> </record> </records> </xml>

Orrite Uruñuela, Carlos <secondary-title/> </titles> <doi/> <pages/> <volume/> <number/> <keywords> <keyword>visión por computador</keyword> <keyword>análisis de movimiento humano</keyword> <keyword>análisis de posturas humanas</keyword> <keyword>modelado</keyword> <keyword>detección</keyword> <keyword>seguimiento</keyword> <keyword>punto de vista</keyword> <keyword>vídeo-vigilancia</keyword> <keyword>clasificadores computer vision</keyword> <keyword>human motion analysis</keyword> <keyword>human pose analysis</keyword> <keyword>modeling</keyword> <keyword>detection</keyword> <keyword>tracking</keyword> <keyword>viewing angle</keyword> <keyword>video-surveillance</keyword> <keyword>classifier</keyword> </keywords> <dates> <year>2012</year> <pub-dates> <date>2012</date> </pub-dates> </dates> <abstract>Esta tesis contribuye en el análisis de la postura del cuerpo humano a partir de secuencias de imágenes adquiridas con una sola cámara. Esta temática presenta un amplio rango de potenciales aplicaciones en video-vigilancia, video-juegos o aplicaciones biomédicas. Las técnicas basadas en patrones han tenido éxito, sin embargo, su precisión depende de la similitud del punto de vista de la cámara y de las propiedades de la escena entre las imágenes de entrenamiento y las de prueba. Teniendo en cuenta un conjunto de datos de entrenamiento capturado mediante un número reducido de cámaras fijas, paralelas al suelo, se han identificado y analizado tres escenarios posibles con creciente nivel de dificultad: 1) una cámara estática paralela al suelo, 2) una cámara de vigilancia fija con un ángulo de visión considerablemente diferente, y 3) una secuencia de video capturada con una cámara en movimiento o simplemente una sola imagen estática.</abstract> </record> </records> </xml>