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

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Estado <strong>de</strong> las tecnologías <strong>de</strong> análisis <strong>de</strong> ví<strong>de</strong>o.CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.ya sean humanos, vehículos, animales, etc. El reconocimiento <strong>de</strong>l comportamiento <strong>de</strong> unobjeto, requiere <strong>de</strong> análisis semántico, a veces más complejo <strong>de</strong> lo que aparecen en lasimágenes captadas. Este es uno <strong>de</strong> los retos más difíciles para los sistemas <strong>de</strong> análisis <strong>de</strong>ví<strong>de</strong>o [VG08].El objetivo es <strong>de</strong>tectar el comportamiento simple <strong>de</strong> los objetos, como por ejemplo,un individuo que <strong>de</strong>ja una bolsa en el suelo <strong>de</strong> una sala. Sin embargo, el comportamiento<strong>de</strong> los objetos se pue<strong>de</strong> complicar si se enca<strong>de</strong>nan varios comportamientos, por ejemplo,el individuo A <strong>de</strong>ja una bolsa en una sala, <strong>de</strong>spués llega un individuo B coge la bolsa ysale <strong>de</strong> la sala, <strong>de</strong>spués aparecen el individuo A y el individuo B juntos y se dan la mano;conclusión la bolsa no ha sido robada.Analizar el comportamiento e interpretarlo supone el reconocimiento <strong>de</strong> patrones <strong>de</strong>movimiento y a partir <strong>de</strong> ellos en un nivel superior, extraer una <strong>de</strong>scripción <strong>de</strong> la acción.El conjunto <strong>de</strong> atributos obtenidos <strong>de</strong>l comportamiento <strong>de</strong>l objeto <strong>de</strong>be ser asociadoa un mo<strong>de</strong>lo que su vez representa un comportamiento <strong>de</strong>terminado. Por lo tanto elproblema recae en <strong>de</strong>finir los mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> comportamientos, bien por aprendizaje automáticoo bien por <strong>de</strong>finición <strong>de</strong> los mismos, y encontrar un método <strong>de</strong> comparación entrecomportamientos <strong>de</strong> objetos <strong>de</strong>tectados en el entorno con los mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> comportamientos<strong>de</strong>finidos y sea flexible tolerando algunas pequeñas variaciones con respecto a los mo<strong>de</strong>los<strong>de</strong> comportamiento <strong>de</strong>finidos.Los mo<strong>de</strong>los ocultos <strong>de</strong> Markov, las re<strong>de</strong>s neuronales y las re<strong>de</strong>s Bayesianas son algunas<strong>de</strong> las técnicas más utilizadas para la creación <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> comportamiento normal y<strong>de</strong>tectacción <strong>de</strong> comportamientos anómalos. Éstos están basados en un sistema <strong>de</strong> reglas,y activan una alarma en caso <strong>de</strong> incumplimiento. Por ejemplo, un objeto <strong>de</strong> un tamañosuperior a un umbral <strong>de</strong>finido se queda estacionado en mitad <strong>de</strong> la calzada obstaculizandola circulación.3.3.2. Análisis en grupo.Uno <strong>de</strong> los dominios <strong>de</strong> investigación futura <strong>de</strong> los sistemas <strong>de</strong> análisis <strong>de</strong> ví<strong>de</strong>o es elanálisis en grupo y la monitorización. Debido al crecimiento <strong>de</strong> la población mundial, yla <strong>de</strong>nsificación <strong>de</strong> los principales centros urbanos se realiza la cuestión <strong>de</strong> garantizar laseguridad <strong>de</strong> los ciudadanos en gran<strong>de</strong>s concentraciones. Los sistemas <strong>de</strong> vi<strong>de</strong>ovigilanciase ha convertido en una vía interesante, para garantizar la seguridad en entornos con unaelevada concentración <strong>de</strong> objetos [VG08].44

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