Identificación automática de acciones humanas en secuencias de video para soporte de videovigilancia

Thumbnail Image

Date

2018-11-28

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Pontificia Universidad Católica del Perú

Abstract

La identificación de acciones en secuencias de video es un tema de especial interés para aplicaciones como detección de peleas, identificación de vandalismo, detección de asaltos a transeúntes, detección de contenido no apto para menores, etc. Este interés se encuentra asociado al incremento de cámaras de videovigilancia alrededor del mundo y a la masiva producción de videos en línea cargados a las diferentes plataformas sociales de almacenamiento y distribución de contenido bajo demanda. Debido a ello, se decide utilizar un modelo de detección de acciones humanas y aplicarlo en secuencias de videovigilancia. Dicho modelo utiliza redes neuronales profundas, con la finalidad de poder realizar la tarea de clasificación. El modelo aplicado se basa en el extracción de características convolucionales y temporales utilizando una parte de la red Inception V3 para lo primero y una red LSTM para lo segundo. Finalmente, se aplica el modelo en el dataset UCF101 el cual contiene acciones humanas diversas y luego sobre el dataset VIRAT 2.0 Ground, el cual contiene secuencias de videovigilancia.

Description

Keywords

Vigilancia electrónica, Redes neuronales (Computación)

Citation

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Creative Commons license

Except where otherwised noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess