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Title: Procesamiento de video para detectar cambio de posición de un objeto de interés
Authors: Carrera Rosero, Carlos Eduardo
Keywords: CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
DESARROLLO DE SOFTWARE
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
Issue Date: 2-Feb-2018
Publisher: Quito, 2018.
Citation: Carrera Rosero, C. E. (2018). Procesamiento de video para detectar cambio de posición de un objeto de interés. 112 hojas. Quito : EPN.
Abstract: In this project the design and implementation of a detection method to detect the change of the position of an object of interest, through the processing of a set of sequential digital images obtained from the same video source is presented. This method proposes the following tasks: acquisition of video, acquisition of three images, extraction of the region of interest (ROI for its acronym Region Of Interest), absolute difference between ROI, binarization of the difference, calculation of the percentage, comparison between percentages, and presentation of results. For the implementation of the method, programming languages and free and open source tools have been used. The tests of the method are made with 50 cases, where true positives, false positives, true negatives and false negatives were identified. It is concluded that, with a percentage of variation of the position of pixels that tends to 0%, 100% sensitivity or detection of true alarms is obtained, in contrast to 83% specificity or 17% false alarms. Finally, the relationship between Specificity and Sensitivity in a ROC graph is shown graphically.
Description: Este proyecto de titulación plantea el diseño e implementación de un método de detección de cambio de posición de un objeto de interés, a través del procesamiento de un conjunto de imágenes digitales secuenciales obtenidas de un mismo video. El método propone las tareas: adquisición de video, adquisición de tres imágenes, extracción de la región de interés (ROI, en inglés Region Of Interest), diferencia absoluta entre ROI, binarización de la diferencia, cálculo del porcentaje, comparación entre porcentajes, y presentación de resultados. Para la implementación del método, se ha utilizado lenguajes de programación y herramientas gratuitas y de código abierto. Las pruebas del método se realizan con 50 casos, se identificó los verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos. Se concluye que, con un porcentaje de variación de posición de pixeles que tiende a 0%, se obtiene 100% de sensibilidad o detección de alarmas verdaderas; en contraste de un 83% de especificidad o 17% de alarmas falsas. Finalmente, se muestra gráficamente la relación entre Especificidad y Sensibilidad en un gráfico Característica Operativa del Receptor (ROC, en inglés Receiver Operating Characteristic).
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/19145
Appears in Collections:Tesis Sistemas Informáticos y de Computación (ISIS)

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