Segmentación persona-fondo usando información de segmentación frente-fondo

En la actualidad el procesamiento y análisis de vídeo está en auge, esto es debido principalmente a la masiva instalación de cámaras de video para múltiples cometidos. Por este motivo, la algoritmia relativa al procesamiento y análisis de vídeo ha adquirido suma importancia. Actualmente los algoritmos de segmentación Persona- Fondo no están muy extendidos, por el contrario los segmentadores Frente-Fondo han sido desarrollados mucho más que los primeros. Por este motivo, el objetivo principal de este proyecto es mejorar la segmentación Persona-Fondo usando información de segmentación Frente-Fondo puesto que ambas segmentaciones tienen objetivos distintos. Por eso tras un amplio análisis del Estado del Arte, en el caso de la segmentación Persona-Fondo el algoritmo disponible en el laboratorio VPULab, se estudió el funcionamiento de los segmentadores elegidos en ambos casos. Tras el estudio, se desarrollaron diversas opciones de unir las informaciones de ambas segmentaciones para mejorar en primer lugar la segmentación Persona-Fondo. Una vez se obtuvo un método óptimo, se aplicó el mismo a la segmentaci ón Frente-Fondo para obtener también una mejora de la misma. Una vez se obtuvieron los métodos óptimos, se procedió a la evaluación de las segmentaciones por independiente, posteriormente se evaluó un primer método sin obtener resultados óptimos. Tras esto, se evaluaron los dos métodos óptimos desarrollados en el proyecto usando un dataset conformado por vídeos del Estado del Arte, obteniendo resultados satisfactorios de ambos métodos.Nowadays the video processing and analysis is in full developing, this is mainly due to the massive installation of video cameras for multiple tasks. For this reason, the algorithms of the video processing and analysis have gained importance. Currently People-Background segmentation algorithms are not spread out, however the Background-Foreground segmentation has been developed more than the rsts one. Therefore, the main objective of this project is to enhance the People-Background segmentation using Background-Foreground segmentation information as both segmentations have di erent objectives. So after an extensive analysis of the State of Art, in the case of People-Background segmentation the algorithm available in the VPULab, the functioning of the segmentation was studied in both cases. After that, various options of attaching the information to improve the People-Background segmentation was developed. Once an optimal method was obtained, it was applied to the Foreground-Background segmentation to obtain also an improvement. Once the optimal methods were obtained, an evaluation was made for both kinds of segmentation independently. Later one of the method was evaluated obtaining not enough improvement. After this, both optimal methods were evaluated with a dataset made by videos of the State of Art, obtaining good results