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

CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Ejemplos Sistemas de vídeo vigilancia.FIGURA 3.16: Trayectoria del objeto formada por un conjunto de vectores (color azul). O j yO k representan dos detecciones del objeto diferentes a lo largo de su trayectoria y γ k jrepresenta el vector transición entre O j y O k .Para construir patrones modelos se utilizan las propiedades de movimiento y tamañode lo objetos que se han especificado anteriormente. En el análisis se utiliza una variablealeatoria Γ l compuesta por cinco dimensiones para cada uno de los píxeles l dondeγ = (x ′ ,y ′ ,δt,w l ,h l ) representa un resultado particular de Γ l . Cada vector de transicióngenerado por la detección de un objeto está compuesto de cinco variables.La función de densidad probabilística (pdf) sobre las propiedadades del espacio estámodelada por un modelo Gaussiano mixto (GMM). En el pdf se crea la probabilidad paracada píxel de las escena y modela la probabilidad de que esa posición sea el origen de latransición. En el pdf se estima la probabilidad de detectar el movimiento de un objeto de untamaño determinado a una posición determinada y en un tiempo determinado. Además elpdf puede obtener, en áreas de transicón de múltiples objetos en diferente dirección, puedeobtener, la dirección, la velocidad y el tamaño de los distintos objetos.El aprendizaje de modelos se realiza después de un determinado período de acumulaciónde datos procedentes de la etapa de seguimiento. La duración depende del grado deconcentración de la escena y de la precisión que necesiten los modelos. Para cualquierposición l en la escena, todas las posiciones detectadas de todas las trayectorias de losobjetos contribuyen a la localización pdf de dicha posición.El pdf para la variable aleatoria Γ l es generado utilizando las instancias entrenadas delos vectores γ’s con respecto a la posición l.57