Resumen

El seguimiento de peatones es un problema crítico en el campo de la visión por ordenador. Los filtros de partículas han demostrado ser muy útiles en el seguimiento de peatones para problemas de estimación no lineales y no gaussianos. Sin embargo, el seguimiento de peatones en entornos complejos sigue enfrentándose a muchos problemas debido a los cambios de postura y escala de los peatones, el fondo en movimiento, la oclusión mutua y la presencia de peatones. Para superar estas dificultades, este trabajo presenta un algoritmo de seguimiento de múltiples peatones basado en filtros de partículas en secuencias de vídeo. El algoritmo adquiere el valor de confianza del objeto y del fondo a través de la extracción de conocimiento a priori para lograr la detección de múltiples peatones; adopta características de color y textura en el filtro de partículas para obtener mejores resultados de observación y luego ajusta automáticamente el valor de peso de cada característica de acuerdo con el entorno de seguimiento actual. Durante el proceso de seguimiento, el algoritmo procesa las condiciones de oclusión severa para evitar los fenómenos de deriva y pérdida causados por la oclusión del objeto y asocia los resultados de la detección con el estado de las partículas para proponer un método discriminado para la desaparición y la aparición del objeto, logrando así un seguimiento robusto de múltiples peatones. La verificación y el análisis experimentales en secuencias de vídeo demuestran que el algoritmo propuesto mejora el rendimiento del seguimiento y tiene mejores resultados de seguimiento.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:filtro de partículas, seguimiento de peatones, secuencia de vídeo, múltiples peatones, algoritmo, campo de la informática, mejores resultados de seguimiento, problema de estimación gaussiana, mejores resultados de las observaciones, condiciones de oclusión severas
• Keywords:particles filter, pedestrian tracking, video sequence, multiple pedestrian, algorithm, field of computer, better tracking results, gaussian estimation problem, better observations results, severe occlusion conditions