Filtro de Partículas para Seguimiento de Grupos

Abstract

El problema del seguimiento de grupos en secuencias de imágenes se puede encuadrar bajo la disciplina de la visión artificial, y más concretamente, en la rama que estudia el movimiento de objetos (tracking). El objetivo de este proyecto consiste en localizar los distintos grupos de personas que haya en una secuencia de imágenes, diferenciarlos unos de otros y realizar el seguimiento de cada uno de ellos de manera independiente. Se ha tenido que realizar un estudio de situaciones que pueden llegar a producirse a lo largo de las secuencias en relación a la formación y asociación de grupos. Las secuencias de imágenes que se han utilizado para desarrollar este proyecto son vídeos de prueba en los que se representan diferentes escenarios donde aparecen, desaparecen, se unen y se separan personas propiciando que aparezcan o desaparezcan grupos. Para realizar lo anteriormente comentado se utilizará un método de Monte Carlo conocido como Filtro de partículas. El filtro de partículas simple por si solo no es capaz de resolver el problema, así que se han realizado una serie de modificaciones para obtener la solución. Las modificaciones más importantes son la utilización de la sustracción de fondo y la integración de la idea de agrupación del método k-means clustering. Los resultados obtenidos sobre las secuencias de imágenes de prueba muestran que se ha alcanzado la funcionalidad buscada consiguiendo una aplicación eficiente, por lo que puede concluirse que se han cumplido los objetivos de este proyecto.