MODELO PARA LA DETECCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE ACCIONES HUMANAS EN VIDEOS A PARTIR DE DESCRIPTORES ESPACIO-TEMPORALES

Abstract

En el campo de la visión por computador, el reconocimiento de acciones humanas, es un paso determinante para sistemas de procesamiento de alto nivel. Aprovechar los cambios en el tiempo de los objetos que componen a los videos es común en los nuevos métodos que surgen, se describen mejor los videos, y la precisión en la detección se ha logrado elevar, no obstante se pueden seguir mejorando los resultados sobre todo en videos complejos, al aplicar nuevos detectores de puntos de interés y combinar elementos de modelos existentes. Es importante considerar la clusterización de datos para utilizar los mejores descriptores, de acuerdo al tipo de video y el hito de detección. Partiendo de la problemática existente, se propone un modelo que utiliza tanto la información temporal como la espacial, para detectar los puntos de interés más representativos caracterizados por una combinación de descriptores basados en flujo de movimiento y gradientes de bordes. El modelo propuesto, mejora la eficacia en la detección automática de acciones humanas simples y medianamente complejas en videos y fue validado con cinco bases de datos audiovisuales, utilizadas a nivel mundial para problemáticas similares, con el diseño de dos experimentos con diferentes aproximaciones que conformaron la muestra.