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Título : Estudio e implementación de algoritmos de detección de silueta de una persona en imagen digital
Autor : Moreno Díaz, Jorge Ernesto
Vargas Sandoval, Vanessa Rosario
Palabras clave : PROCESAMIENTO DE IMAGENES
ALGORITMOS
IMAGEN DIGITAL
Fecha de publicación : 18-oct-2016
Editorial : Quito, 2016.
Citación : Moreno Díaz, J. E., & Vargas Sandoval, V. R. (2016). Estudio e implementación de algoritmos de detección de silueta de una persona en imagen digital. 127 hojas. Quito : EPN.
Resumen : In this project a systematic review of the literature on detection techniques people using the methodology proposed by Kitchenham is presented. The overall search process consists of three phases: search planning, conducting search and presentation of results. Therefore, with this search methodology, collection, classification and analysis of information it is able to reduce the number of existing jobs. Twenty-six studies have allowed the selection of the algorithms Support Vector Machine (SVM), AdaBoost and Histograms of Oriented Gradients (HOG). These algorithms will be implemented and it will make use of the library OpenCV computer vision, these algorithms will be tested with images from the public database "Penn-Fudan Database". Finally, to evaluate the results obtained with the proposed algorithms have been used the confusion matrix for SVM-Adaboost-HOG HOG and algorithms. Six metric will be used from that matrix such as accuracy, precision, sensitivity, specificity, detection rate and error rate. The results obtained with the SVM algorithm-HOG are: 0.74, 0.96, 0.66, 0.94, 0.66 and 0.34. While in Adaboost-HOG: 0.72, 0.85, 0.72, 0.71, 0.72 and 0.28, respectively.
Descripción : Este proyecto de titulación presenta una revisión sistemática de la literatura existente sobre técnicas de detección de personas mediante la metodología propuesta por Kitchenham. El proceso global de búsqueda consiste de tres fases: planificación de la búsqueda, conducción de la búsqueda y presentación de resultados. Así, con esta metodología de búsqueda, recopilación, clasificación y análisis de la información se logra reducir la cantidad de trabajos existentes. En el trabajo se filtraron veinte y seis estudios que han permitido seleccionar los algoritmos Support Vector Machine (SVM), Adaboost e Histograms of Oriented Gradients (HOG). Estos algoritmos serán implementados y para ello se hará uso de la librería de visión por computador OpenCV, dichos algoritmos serán probados con imágenes de la base de datos pública “Penn-Fudan Database”. Finalmente, para evaluar los resultados obtenidos con los algoritmos propuestos se ha utilizado la matriz de confusión para los algoritmos SVM–HOG y Adaboost–HOG. Se utilizó seis métricas a partir de dicha matriz tales como: exactitud, precisión, sensibilidad, especificidad, tasa de detección y tasa de error. Los resultados obtenidos con el algoritmo SVM–HOG fueron: 0.74, 0.96, 0.66, 0.94, 0.66 y 0.34. Mientras que en Adaboost–HOG: 0.72, 0.85, 0.72, 0.71, 0.72 y 0.28, respectivamente.
URI : http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/16802
Aparece en las colecciones: Tesis Sistemas Informáticos y de Computación (ISIS)

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