Identificación de personas mediante cámaras cenitales: generación de algoritmos de reconocimiento de personas captadas cenitalmente

En este proyecto se lleva acabo el diseño y la implementación de un sistema de detección de personas captadas mediante cámaras localizadas cenitalmente . El objet ivo es realizar una comparación entre algoritmos existentes para la detección de personas , y estimar que tipo de características y que tipo de clasificación se ajusta mejor a la detección que se quiere realizar. Se ha realizado la comparación entre dos mét odos de detección de objetos , entrenados con el fin de detectar personas captadas cenitalmente, analizando la tas a de errores que tiene cada método, la cantidad de falsos positivos y de falsos negativos detectados por cada método, tanto en un set de imágen es como en una secuencia de video, para poder conocer su precisión y sus debilidades. Todas las pruebas se realizaron con imágenes captadas en zonas de interior. La captación se ha realizado mediante una cámara “ LI - OV560 - USB - 72” y un PC. Todo el software s e ha desarrollado en lenguaje de programación C++ y el procesado de imagen se ha realizado con ayuda de la librería externa OpenCV, una librería de visión por computador de código abierto disponible para varios sistemas operativos. El software desarrollado consta de una aplicación que permite la identificación de personas en tiempo r eal, pudiendo alternar entre los dos métodos que se a nalizan a lo largo del proyecto.This Project develops the design and implementation of a people detector system , capturing people from aeri al view. The objective is perform a comparison between existent algorithms to detect people , and find out which kind of features and which kind of classification fits better to get the desired detection. A comparison between two object detection methods is made, training each one with t he purpose of detect people in aeri al view, analysing the error rate of each method, the number of false positives and false negatives detected by each method, tested with a set of images and also w ith a video sequence, so we can know the precision and the weakness of each method. All the test were made with interior images. The images were captured by one camera “ LI - OV560 - USB - 72” and a PC. All the software has been developed in C++ programming lang uage , and the image processing has be en done with the OpenCV external library, an open source library for computer vision available in different operative systems . The developed software c onsist mainly of an application that allows the people identificati on in real time, giving the choice to choose between the two methods analysed throughout this p roject