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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2694
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
dc.contributor | Hugo Jimenez Hernandez | es_ES |
dc.creator | Luis Kayrumet Pérez Buigas | es_ES |
dc.date | 2020-12-01 | - |
dc.date.accessioned | 2021-01-28T20:08:42Z | - |
dc.date.available | 2021-01-28T20:08:42Z | - |
dc.date.issued | 2020-12-01 | - |
dc.identifier.uri | http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2694 | - |
dc.description | La detección de movimiento es una tarea complicada porque la cantidad de factores que interviene (variación de luz, sombras, ruido, reflejos etc.) complica detectar los objetos en movimiento, y por consecuencia extraer información útil para caracterizarlos. En este documento, se propone un método de sustracción de fondo basado en los modelos de mezcla gaussiana utilizando información de cámaras RGB. Para determinar si la segmentación es correcta se analizó el histograma de la región segmentada donde se detectó el movimiento haciendo una prueba de correlación de Pearson. En particular, el método se enfoca en resolver problemas de camuflaje de color y eliminar falsas detecciones antes fuertes cambios de iluminación. Para evaluar el método, se creó un nuevo conjunto de datos que contiene situaciones normales, de camuflaje de color y fuertes cambios de iluminación. El método propuesto muestra resultados de relevancia al realizar el análisis de histogramas permitiendo eliminar falsas detecciones. Por lo tanto, esta técnica ayudará a detectar de manera robusta regiones de interés como preprocesamiento en etapas de procesamiento de imágenes. | es_ES |
dc.format | Adobe PDF | es_ES |
dc.language.iso | Español | es_ES |
dc.relation.requires | Si | es_ES |
dc.rights | Acceso Abierto | es_ES |
dc.subject | seguimiento | es_ES |
dc.subject | segmentación de fondo | es_ES |
dc.subject | deteccion | es_ES |
dc.subject | histograma | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_ES |
dc.title | Seguimiento de objetos mediante una cámara TOF utilizando intensidad y profundidad | es_ES |
dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
dc.creator.tid | CURP | es_ES |
dc.contributor.tid | curp | es_ES |
dc.creator.identificador | PEBL900711HNERGS09 | es_ES |
dc.contributor.identificador | JIHH780410HQTMRG04 | es_ES |
dc.contributor.role | Director | es_ES |
dc.degree.name | Maestría en Ciencias de la Computación | es_ES |
dc.degree.department | Facultad de Informática | es_ES |
dc.degree.level | Maestría | es_ES |
Aparece en: | Maestría en Ciencias de la Computación |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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