CART application to image primitives tracking

[EN] [EN] In this paper we present a new method for image primitives tracking based on a CART (Classification and Regression Tree). Primitives tracking procedure uses lines and circles as primitives. We have applied the proposed method to sport event scenarios, specifically, soccer matches. We estimate CART parameters using a learning procedure based on RGB image channels. In order to illustrate its performance, it has been applied to real HD (High Definition) video sequences and some numerical experiments are shown. The quality of the primitives tracking with the decision tree is validated by the percentage error rates obtained and the comparison with other techniques as a morphological method. We also present applications of the proposed method to camera calibration and graphic object insertion in real video sequences.

Detección, seguimiento y análisis de personas en streams de vídeo

[ES] El presente TFG consiste en una aplicación para la detección de personas de cuerpo entero. La idea es aplicar este detector a las continuas imágenes recogidas en tiempo real a través de una web-cam, o de un archivo con formato de vídeo que se encuentre ubicado en el propio sistema. El código está escrito en C++. Para conseguir este objetivo nos basamos en el uso conjunto de dos sistemas de detección ya existentes: primero, OpenCV, mediante un método de histograma de gradientes orientados, el cual ya proporciona propiamente un detector de personas que será aplicado a cada una de las imágenes del stream de vídeo; por otro lado, el detector facial de la librería Encara que se aplica a cada una de las detecciones de supuestas personas obtenidas en el método de OpenCV, para comprobar si hay una cara en la supuesta persona detectada. En caso de ser así, y de haber una cara más o menos correctamente situada, determinamos que es realmente una persona. Para cada persona detectada se guardan sus datos de situación en la imagen, en una lista, para posteriormente compararlos con los datos obtenidos en frames anteriores, e intentar hacer un  seguimiento de todas las personas. Visualmente se observaría como se va recuadrando cada persona con un color determinado aleatorio asignado a cada una, mientras se visualiza el vídeo. También se registra la hora y frame de aparición, y la hora y frame de salida, de cada persona detectada, quedando estos datos guardados tanto en un fichero de log, como en una base de datos. Los resultados son, bastante satisfactorios, aunque con posibilidades de mejora, ya que es un trabajo que permite combinar otras técnicas diferentes a las descritas. Debido a la complejidad de los métodos empleados se destaca la necesidad de alta capacidad de computación para poder ejecutar la aplicación en tiempo real sin ralentizaciones. 

The use of image analysis systems for the assesment of zooplankton physiological rates and carbon fluxes

Trabajo realizado por: Garijo, J. C., Hernández León, S.

Automatic clothes segmentation for soft biometrics

[EN]During the last decade, researchers have verified that clothing can provide information for gender recognition. However, before extracting features, it is necessary to segment the clothing region. We introduce a new clothes segmentation method based on the application of the GrabCut technique over a trixel mesh, obtaining very promising results for a close to real time system. Finally, the clothing features are combined with facial and head context information to outperform previous results in gender recognition with a public database.