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

CAPÍTULO 6. EVOLUCIÓN Y RESULTADOSEvoluciónAdemás es importante definir la estructura donde se almacenan todos los patrones yacceder a ellos de forma directa con la mayor rapidez posible. Para ello en esta iteracióntambién se ha realizado la creación de una base de conocimiento de patrones aprendidos.Esta base es una estructura de tipo diccionario en la cual se almacenan todos los patrones,la estructura es de tipo Knowledge_base. Actúa como estructura de almacenamiento de todala información acerca de los patrones que forman la aplicación.Cada patrón recién reconocido, debe adquirir un nuevo identificador de patrón, quedebe de ser único. Los patrones son almacenados en la base de conocimiento de patronesaprendidos utilizando como clave el nuevo identificador del patrón y como valor laestructura de tipo Trajectory_pattern.Iteración 9.El hito a realizar en la iteración número 9 consiste en clasificar el comportamiento de unobjeto atendiendo a la similitud de la definición de su trayectoria. En este hito el principalobjetivo es realizar el proceso de clasificación que consiste en calcular el porcentaje desimilitud entre la trayectoria realizada por el objeto detectado en la escena observada y latrayectoria de cada uno de lo patrones existentes en la base de conocimiento de patronesaprendidos. Para ello se han elaborado dos algoritmos diferentes.EL primero de ellos hace hincapié en los cambios de dirección que pueden detectarse enla representación de una trayectoria. Los cambios de dirección en la representación de unatrayectoria vienen determinados por los BB claves que la componen. El algoritmo consisteen realizar una comparación entre los BB clave correspondientes de la trayectoria del objetorecién detectada y los BB clave correspondiente a cada uno de los patrones existentes en labase de conocimiento de patrones. La comparación consiste en chequear si existe colisiónentre ambos BB clave. Dependiendo del número de BB clave con los que exista colisión, asíserá el porcentaje de similitud. Si existe colisión de todos los BB clave del objeto detectadocon el BB clave de un determinado patrón entonces existirá un 100% de similitud. En casode que se haya comparado dos veces el objeto detectado con un patrón determinado y nohaya existido colisión, automáticamente se descarta el patrón debido a que no existe lasimilitud suficiente como para clasificarlo como tal.El segundo método tiene como principal objetivo la similitud de trayectorias sin teneren cuenta los cambios de dirección. Para ello, se ha desarrollado un algoritmo que realizauna comparación con BB clave y BB intermedios. Este algoritmo realiza una comparacióndel BB recién detectado con un BB de cada patrón, éste BB es dos posiciones mayor a laposición del BB con el que existió colisión. Si no ha existido colisión nunca con el patrón,179