Universidad de - Escuela Superior de Informática (UCLM ...

3.2.4. Equivalencia de vectores. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.2.5. Suma de vectores. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.2.6. Diferencia de vectores. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.2.7. Multiplicación de un vector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.2.8. Producto escalar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.2.9. Producto vectorial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.2.10. Bounding box. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.2.11. Método un punto está contenido dentro de un poliedro. . . . . . . . 363.3. Estado de las tecnologías de análisis de vídeo. . . . . . . . . . . . . . . . . 393.3.1. Descripción de las técnicas de análisis de vídeo. . . . . . . . . . . . 393.3.2. Análisis en grupo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.3.3. Sistemas de videovigilancia con sistemas multicámara. . . . . . . . 463.3.4. Análisis de sistemas comerciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 473.4. Necesidades y retos del análisis de vídeo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.5. Tendencias tecnológicas para la videovigilancia. . . . . . . . . . . . . . . . 533.6. Análisis de trayectorias y patrones de aprendizaje. . . . . . . . . . . . . . . 543.7. Ejemplos Sistemas de vídeo vigilancia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.7.1. Aprendizaje de patrones a partir del movimiento de objetos para ladetección de anomalías. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.7.2. Aprendizaje a partir de mezcla de modelos. . . . . . . . . . . . . . 583.7.3. Recuperación de las trayectorias de los objetos para la estimaciónde la geometría de carriles utilizando cámaras de vigilancia detráfico no estacionarias. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 593.7.4. Detección de rutas en vídeo vigilancia. . . . . . . . . . . . . . . . 623.7.5. Sistema de visión cognitiva. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 653.7.6. Interpretación semántica de actividades de objetos en sistemas devídeo vigilancia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 683.7.7. Análisis de trayectorias para sistemas deportivos o de videovigilancia. 723.7.8. Aprendizaje de patrones de movimiento realizando una clasificaciónbasada en los Modelos Ocultos de Markov(HMM). . . . . . 733.7.9. Análisis de trayectoria utilizando una clasificación espectral yextracción de patrones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 763.7.10. Análisis de la velocidad de objetos utilizando imágenes 2D . . . . . 794. Método de trabajo 834.1. Metodología de desarrollo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 834.2. Tecnologías y herramientas utilizadas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86