ALGORITMOS DE DETECCIÓN DE MOVIMIENTO
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INTRODUCCIÓN La detección de movimiento es una tarea común en aplicaciones de visión, una de las estrategias más sencillas es realizando diferencias entre imágenes sucesivas, sin embargo el ruido de la imágenes puede dar grandes diferencias donde no hay movimiento, otro de los problemas es el movimiento en cuanto al desplazamiento lento con relación a la frecuencia con que captan las imágenes y la resultante puede ser tan pequeña que no detecte el movimiento, otra de las alternativas es procesar la imagen por regiones este reduce la influencia del ruido y por otra parte se da mediante la detección de bordes este medio es más robusto en cuanto a los cambios de iluminación ya que el flujo óptico es otro método de estimación de movimiento que se puede implementar mediante correlación técnica de gradiente o filtros sensibles a la velocidad. También se emplea el método de comparar cada imagen nueva con una referencia que se contenga por la parte estática de la escena. En la presente investigación se describe los algoritmos para detectar objetos con el cual el objetivo es obtener una segmentación y umbralización de las imágenes procesadas. Se utiliza el algoritmo de PCA el cual es utilizado para el reconocimiento de rostros. ALGORITMOS DE DETECCIÓN DE MOVIMIENTO Existen muchos enfoques para la detección de movimiento para un flujo de video, estos se tienen un particular la comparación de la estructura de video con los fotogramas anteriores con lo que comúnmente se llama fondo. La descripción de estos algoritmos se utiliza el framework AForge.NET. Las aplicaciones de demostración son compatibles con la fuente de video: • Los archivos AVI • Actualización JPEG desde cámaras de internet. • Stream de MJPEG (motion JPEG). • Dispositivos de captura local (cámaras con conexión USB) Algoritmo Basado en el PCA Este algoritmo de detección de objetos en movimiento basado en el PCA. Se parte de la muestra de M imágenes I_1,I_2,…I_M, expresadas como vectores columnas de dimensión N^2 x1. La media de esas imágenes es un vector columna definido como: ω=1/M ∑_(i=1)^M▒I_i y la diferencia es: φ=I_i-ω Se realiza la fusión de dos algoritmos de detección de movimiento que utiliza el método del análisis de componentes principales y el resultado se usa como entrada para el algoritmo de detección de movimiento basado en un test de relación de probabilidades de orden reducido. Los resultados alcanzados muestran que la segmentación y la umbralizacion es menos afectado por el ruido. Algoritmos FGD y MOG Algoritmo MOG Este