| Resumen |
La detección e identificación de peatones, así como su rastreo, es un problema abierto en el área de la visión artificial que se ha atacado de formas muy diversas. Este trabajo presenta una propuesta para la detección de peatones utilizando técnicas de análisis de imágenes para la extracción de características de un peatón basadas en histograma de gradientes orientados y patrones binarios locales los cuales, son extraídos de una región de interés previamente detectada, combinados e ingresados a una máquina de soporte vectorial que funge como clasificador entre muestras de peatones y no peatones. Un rastreador basado en el algoritmo MeanShift es implementado por su eficiencia en el procesamiento del rastreo y la identificación de las nuevas ubicaciones de cada uno de los objetivos detectados. |
