Resumen

El problema del seguimiento de objetos es un importante tema de investigación en visión por ordenador. Para aplicaciones reales como el seguimiento de vehículos y el seguimiento de caras, existen muchos algoritmos eficientes y en tiempo real. En este estudio, nos centraremos en el algoritmo Lucas-Kanade (LK) para el seguimiento de objetos. Aunque este método requiere mucho tiempo, es eficaz en cuanto a precisión de seguimiento y adaptación al entorno. En el método LK estándar, se utiliza la suma de errores al cuadrado como función de coste, mientras que en este estudio se adopta la función de coste de mínimos cuadrados recortados. El estimador resultante es robusto frente a valores atípicos causados por ruidos y oclusiones en el proceso de seguimiento. Se realizan simulaciones para demostrar que el algoritmo propuesto supera al método LK estándar en el sentido de que es robusto frente a los valores atípicos en los problemas de seguimiento de objetos.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método lk estándar, función de coste, tema de investigación importante, problema de seguimiento de objetos, algoritmo, valores atípicos, estudio, visión por ordenador, adaptación al entorno, seguimiento facial
• Keywords:standard lk method, cost function, important research topic, object tracking problem, algorithm, outliers, study, computer vision, environment adaptation, face tracking