Resumen

Estudiamos un marco flexible para el anlisis semntico del movimiento humano a partir de videos de vigilancia. La exitosa estimacin de trayectorias y modelado del cuerpo humano facilitan el anlisis semntico de las actividades humanas en secuencias de video. Aunque el movimiento humano es ampliamente investigado, hemos ampliado dicha investigacin en tres aspectos. Al agregar una segunda cmara, no solo es posible un anlisis de comportamiento ms confiable, sino que tambin permite mapear los eventos de la escena en curso en un entorno 3D para facilitar un anlisis semntico adicional. La segunda contribucin es la introduccin de un esquema de reconstruccin 3D para la comprensin de la escena. En tercer lugar, realizamos un esquema rpido para detectar diferentes partes del cuerpo y generar un modelo de esqueleto ajustado, sin utilizar la suposicin explcita de postura corporal erguida. La extensin de la fusin de mltiples vistas mejora el anlisis semntico basado en eventos en un 15%30%. Nuestro marco propuesto dem

• Materias:Convergencia de IP Redes cooperativas Métodos de segmentación Optimización de capas Infraestructura híbrida
• Subjects:IP Convergence Cooperative networks Segmentation methods Layer optimization Hybrid Infrastructure
• Palabras claves:Análisis semántico; Movimiento humano; Estimación de trayectoria; Modelado del cuerpo humano; Reconstrucción 3D; Fusión de múltiples vistas
• Keywords:Semantic analysis; Human motion; Trajectory estimation; Human-body modeling; 3D reconstruction; Multiple-view fusion