Ingeniería Electrónica
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12404/12
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Item Sistema en tiempo real de detección y seguimiento de objetos esféricos en videos digitales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-03-23) Tafur Tafur, José Elvis; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioEn la actualidad, el desarrollo de sistemas que permitan la interacción ser humano - computador es un tema que es ampliamente abordado en diversas campos. Dispositivos tales como el Iphone, Ipad, la Samsung Galaxy Tab, entre otros, poseen aplicaciones de uso sencillo e intuitivo, brindando al usuario una experiencia de mayor realismo. Algunas de las aplicaciones más exitosas se dan en el sector del entretenimiento: El XBox 360, Nintendo Wii, Play Station 3 y 4 con sus diversos accesorios (cámaras, controladores, etc.) ofrecen juegos que interactuan con el ser humano en tiempo real. En medio de este contexto y conociendo del interés que existe por la investigación y desarrollo de sistemas en visión por computador, en la presente tesis se muestra el desarrollo de un sistema que permite la interacción ser humano - computador. Este sistema permite la detección y seguimiento de un objeto esférico en tiempo real, esto a través de una interfaz en la cual el usuario puede percibir el seguimiento de una esfera y cuyos movimientos son captados por una cámara de video. El planteamiento de la solución está inspirado en el sistema Play Station Move, el cual permite el seguimiento de una esfera ubicada en un controlador de movimiento, brindando al usuario una mayor sensación de realismo y control de las acciones realizadas. No obstante, y a diferencia del sistema desarrollado por Play Station, el presente estudio no hace uso de acelerómetros para el seguimiento planteado. El sistema a desarrollar opera bajo condiciones de precisión y tiempo de procesamiento que permite una interacción aceptable con el usuario, y se centra en el desarrollo e implementación de algoritmos matemáticos (en lenguaje C) en tiempo real que permiten la detección y seguimiento del objeto esférico. Para la interfaz computador - cámara de video se utiliza una librería ya existente, previamente desarrollada en el laboratorio de DSP, la cual a su vez está basada en la librería ffmpeg.Item Algoritmo de estimación del número de elementos móviles en videos digitales orientado a la gestión del tráfico vehicular(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-11-28) Quesada Pacora, Jorge Gerardo; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioLa gestión automatizada del tránsito es un campo de investigación que integra una variedad de tecnologías y se orienta principalmente a mejorar el flujo vehicular, haciendo uso de cámaras y otros sensores para recabar información sobre el estado del tráfico. En este contexto, las técnicas de procesamiento de imágenes digitales permiten realizar diversos análisis del entorno urbano, tales como detección, conteo y seguimiento de peatones y vehículos. Entre las capacidades que requieren los sistemas que realizan dicha gestión, la estimación del número de vehículos en circulación es una de las principales. Para obtener una estimación adecuada del número de elementos móviles en un vídeo, primero debe realizarse una adecuada segmentación de dichos elementos. Existe una gran variedad de métodos que realizan dicha segmentación, sin embargo PCP (Principal Component Pursuit) es considerado el estado del arte para el modelado de fondo de vídeos digitales en donde el sensor (cámara) es estático. El objetivo de la presente tesis es el diseño de un algoritmo que estime el número de vehículos presentes en un vídeo digital de tránsito, que tenga como etapa de pre-procesamiento la segmentación de movimiento mediante PCP (utilizando una librería independiente) y funcione de manera semiautomática. Se busca también proponer una estrategia adecuada para dividir las etapas del algoritmo, de modo que ´este pueda ser descrito como un conjunto flexible de bloques, implementable en cualquier plataforma o entorno. El método propuesto se divide en dos bloques principales: entrenamiento (supervisado) y conteo (automático). Ambos bloques realizan la extracción del movimiento mediante PCP. El primer bloque genera los parámetros necesarios para el conteo mediante un análisis de las dimensiones de los objetos móviles. El segundo realiza el conteo mediante el uso de los parámetros proporcionados por la etapa de entrenamiento. Para evaluar el rendimiento del algoritmo, este ser´a implementado en el entorno de programación Matlab, y se generar´a una base de datos propia. Dicho rendimiento será evaluado en dos dimensiones: el número instantáneo de vehículos en escena y el número de vehículos que atraviesan una “puerta virtual” en un tiempo determinado. En el primer capítulo de la tesis se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se revisan los métodos y algoritmos más populares para segmentar el movimiento, haciendo especial énfasis en PCP. Las consideraciones de diseño y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos en el capítulo cuatro, seguido de las conclusiones y recomendaciones al respecto.Item Detección y seguimiento de manos en videos digitales utilizando computadores y mini-computadores(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-05-12) Cisneros Velarde, Pedro Arturo; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioEl problema del seguimiento de manos o hand tracking puede definirse como la capacidad de un sistema computacional de poder reconocer las manos de un individuo (usuario) y hacerles un seguimiento en todo momento. El inter´es por el estudio del movimiento de las manos se debe a dos particularidades. En primer lugar, se debe a que las manos son protagonistas en la realizaci´on de varias tareas diarias del ser humano, pues las manos son un distintivo de las diferentes actividades humanas. Las manos permite la manipulaci ´on de objetos; de lo cual se basa una gran dimensi´on de la interactividad del hombre con sus diferentes herramientas de trabajo [1]. No es de sorprender que, con el reconocimiento del movimiento de las manos, se puedan reconocer varias actividades de las personas: comer, saludar, martillar, apu˜nar, se˜nalar, etc. En segundo lugar, las manos, junto con el rostro, son los dos mayores indicadores gestuales dentro de la comunicación no verbal; lo cual indica que en las manos hay un gran despliegue de diferentes gestos, seas y apariencias, y por tanto, tengan una gran riqueza de significado comunicativo.