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

Análisis de trayectorias y patrones de aprendizaje.CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.La utilización de sistemas de videovigilancia se extenderán más allá del área dela seguridad. Se solicitarán aplicaciones para el análisis del marketing, estudio delcomportamiento de los consumidores, además de las funciones de vigilancia dentrode la organización.3.6. Análisis de trayectorias y patrones de aprendizaje.En general, la primera etapa del camino de reconocimiento requiere realizar unseguimiento de los objetos individuales, estableciendo la correspondencia fotograma afotograma. Esta tarea ha sido ampliamente estudiada por numerosos investigadores [ME].En la extracción de trayectorias de peatones, el método debe ser capaz de hacerfrente a la aparición de una amplia gama de movimientos incoherentes. Por ejemplo, endeterminadas vías las personas realizan una trayectoria irregular al tratar de esquivar aotras personas u obtáculos que aparecen en la vía, o bien por el propio caminar serpeantede ciertas personas cuando caminan individualmente. Las variaciones de las trayectoriasdependen en cierta medida de la amplitud del camino que siguen. Esto supone una dificultadañadida a la hora de realizar un reconocimiento de la trayectoria de los objetos. Además sedificulta aún más la representación de las trayectorias cuando las personas realizan unatrayectoria saliendo de la vía por la que caminan, por ejemplo si un peatón siguiese uncamino de un jardín y para evitar chocar con un obstáculo estático o con otras personastuviera que pisar el césped abandonando el camino marcado (ver figura 3.15).Fernyhough [Fer96] construyó una base de datos en la que almacenaba las trayectoriasreconocidas en el entorno observado, de objetos acumuladas durante un período de tiempo.Fernyhough obtenía las regiones del entorno en las que se producían las diferentestrayectorias, para ello utilizaba una clasificación propuesta por Howarth y Buxton [HB92],en la que dividian el espacio en regiones que representaban las áreas de comportamientossimilares.Jonhson [JH95] utilizó un modelo basado en la cuantificación vectorial para ladistribución de trayectorias utilizando redes neuronales. Una trayectoria era representadapor un conjunto de vectores que contemplaban la posición y la velocidad. Se almacenabanmuchos vectores para formar una distribución en el plano de la imagen monitorizada,formada por un conjunto de vectores. La cuatificación de los vectores se realizó siguiendodos redes de aprendizaje muy competitivas, la primera fue, modelar la distribución de losvectores de flujo, y la segunda fue la modelación de las distribuciones de las trayectorias.Una capa de neuronas conecta las dos redes e introduce un elemento de almacenamiento54