Browsing by Author "BARRIENTOS LOW, CRISTOBAL MAURICIO"
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Thesis ALGORITMO DE VISIÓN POR COMPUTADOR PARA DETECCIÓN Y SEGUIMIENTO MÚLTIPLE DE OBJETOS APLICADO A JUGADORES DE FÚTBOL(2016-03) BARRIENTOS LOW, CRISTOBAL MAURICIO; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Electrónica; ZUÑIGA, MARCOS (Profesor Guía); GONZÁLEZ, AGUSTÍN (Profesor Correferente)Esta Memoria de Título se enmarca dentro del proyecto FONDECYT: “Methodology and Applications for Incremental Behaviour Learning in Video guided by Information Reliability”, el cual en una de sus aristas tiene el objetivo de analizar el comportamiento de equipos deportivos para obtener análisis automatizado del rendimiento individual y colectivo de los atletas. Dado el contexto, el objetivo de este trabajo es realizar por medio de técnicas de Visión por Computador, la detección y seguimiento automático de jugadores participantes de un partido de fútbol, utilizando secuencias de imágenes obtenidas desde una cámara de video. Este algoritmo debe ser diseñado e implementado en el “Framework VAT: Video Analysis Tool”, el cual permite desarrollar el sistema de seguimiento de forma ordenada y modular. Los eventos dinámicos rápidos, situaciones de ocultación complejas, gran variabilidad en las condiciones lumínicas; las condiciones de “zoom” y posición relativa de la cámara con respecto al campo de juego, son algunas de las restricciones que deben ser evaluados para definir una estrategia de solución. En primer lugar, se debe implementar una fase de Segmentación a fin de definir las regiones de la imagen que corresponden a los objetos de interés. Luego, en la etapa de Detección y Clasificación se utilizan modelos de objeto para buscar candidatos a jugador. En la última etapa, que corresponde a la de Seguimiento, se busca asociar los objetos detectados previamente, con los objetos localizados en la imagen actual. A través de una estructura jerárquica de modelos y un algoritmo de seguimiento de múltiples hipótesis; se logra detectar, clasificar y seguir a los jugadores presentes en un escenario real de competencia. Se soluciona en forma básica, el problema de la ocultación dinámica para situaciones particulares. Se tiene un algoritmo robusto para trabajos futuros relacionados con la obtención de información estadística de alto nivel.
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