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APÉNDICE B. IMÁGENES A COLORFIGURA B.12: Comportamiento de peatones en la escena monitorizada.Entorno realEspecificidad100,0%80,0%60,0%40,0%20,0%0,0%0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% 90,0% 100,0%SensibilidadFIGURA B.13: Curva ROC resultante utilizando entorno real.228
Bibliografía[ABS][AMV09][And89]Alexei Gritai Arslan Basharat and Mubarak Shah. Learning Object Motion Patterns forAnomaly Detection and Improved Object Detection. Computer Vision Lab, School ofElectrical Engineering and Computer Science,University of Central Florida, Orlando,FL, USA.Isabel Gracia Luengo Andrés Marzal Varó. Introducción a la programación con Python.Publicacions de la Universitat Jaume I. Servei de Comunicació i Publicacions, 2009.T. Rist. André, G. Herzog. Natural Language Access to Visual Data: Dealing with Spaceand Movement; 1st Workshop on Logical Semantics of Time, Space and Movement inNatural Language, 1989.[BK08] Gary Bradski and Adrian Kaehler. Learning OpenCV: Computer Vision with theOpenCV Library. O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol,CA 95472., 2008.[BV99] Meloche J Boyd, J E and Y Vardi. Statistical tracking in video traffic surveillance. 1999.[CL99][CX09][DM02][DM04]G. Biswas. C. Li. Clustering Sequence Data using Hidden Markov Model Representation.1999.Chen Shu-Ching y S. Rubin Chen Xin, Zhang Cheng-cui. Discovering Moving Clustersin Spatio-temporal Data. 2009.T.J. Ellis. D. Makris. Path Detection in Video Surveillance. Image and Vision ComputingJournal., 2002.J. Black. D. Makris, T. Ellis. Bridging the Gaps between Cameras; IEEE Conference onComputer Vision and Pattern Recognition. 2004.229
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UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHAES
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Roberto García BermejoE-mail: robe
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ResumenLos sitemas de vigilancia in
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B. Imágenes a color 223Bibliograf
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3.27. Evolución de la detección d
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A.6. Visualización de monitorizaci
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AgradecimientosMe gustaría agradec
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