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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/UCSP/15400
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dc.contributor.advisorCámara Chávez, Guillermo-
dc.contributor.authorMenejes Palomino, Neptalí-
dc.date.accessioned2017-08-10T16:15:37Z-
dc.date.available2017-08-10T16:15:37Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.other1055569-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsp.edu.pe/handle/UCSP/15400-
dc.description.abstractEn los u´ltimos an˜os, la detecci´on de eventos an´omalos en secuencias de v´ıdeo ha atra´ıdo una mayor atenci´on en la comunidad de investigaci´on de visio´n por computador. Esto ha ocurrido debido a la creciente necesidad de utilizar los sistemas de vigilancia automatizados para mejorar la seguridad en los espacios pu´blicos y privados. Si bien se han logrado avances, todav´ıa existen algunas limitaciones en la investigacio´n actual. Es decir, la mayor´ıa de los m´etodos de la literatura se enfocan en la deteccio´n de eventos an´omalos espec´ıficos, y algunos todav´ıa no son capaces de detectar ma´s de dos tipos de anomal´ıas. En esta investigacio´n, se propone un nuevo modelo para la detecci´on y localizacio´n de eventos ano´malos en a´reas peatonales. El objetivo es disen˜ar un algoritmo que permita detectar eventos ano´malos mediante el uso de la informacio´n de movimiento y la apariencia. La informaci´on de movimiento se representa a trav´es del uso de la velocidad y la aceleracio´n del flujo o´ptico, y la informaci´on de apariencia es representado mediante la textura y la gradiente del flujo ´optico. Para representar estas caracter´ısticas se introduce el uso de parches espacio-temporales sin superposici´on. A diferencia de los m´etodos de la literatura, el modelo propuesto proporciona una solucio´n general para detectar eventos an´omalos tanto globales como locales. Adema´s, en la etapa de deteccio´n se presentan problemas de perspectiva, esto debido a que los objetos cercanos a la ca´mara parecen ser grandes, mientras que los objetos alejados a la c´amara parecen ser pequen˜os. Para abordar estos problemas, se propone la clasificaci´on por regio´n. Los resultados experimentales sobre dos bases de datos (UCSD y UMN) y la comparaci´on con los m´etodos de la literatura validan el rendimiento y la robustez del modelo propuesto. Los resultados del m´etodo propuesto sobre la base de datos UCSD Peds2 logra un EER de 07.2% y un AUC de 0.977 y en la base de datos UMN se logra un 0.998 de AUC en la escena 1 y 0.995 de AUC en la escena 3, estos resultados superan a los resultados de la literatura. Mientras tanto, los resultados sobre las bases de datos UCSD Peds1 logra un EER de 29.2% y un AUC de 0.792 y en la base de datos UMN escena 2 se logra un 0.948 de AUC, estos resultados son comparables con los resultados de los m´etodos de la literatura, esto ocurre debido a que estas bases de datos presentan problemas de perspectiva.es_PE
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSPes_PE
dc.subjectDetección de eventos anómaloses_PE
dc.subjectAnálisis de vídeoes_PE
dc.subjectProcesamiento de imágeneses_PE
dc.titleDetección de eventos anómalos en vídeoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Facultad de Ingeniería y Computaciónes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
thesis.degree.disciplineCiencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ciencia de la Computaciónes_PE
Appears in Collections:Tesis Postgrado - Maestría en Ciencia de la Computación

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