Detección Automática de Eventos Inusuales en Imágenes y Video de Cámaras de Vigilancia

Abstract

La detección automática de eventos inusuales en imágenes y cámaras de video de vigilancia son problemas desafiantes para la visión por computadora, y es un tema de interés especial y de diversos tipos de aplicativos tales como son: la detección de peleas, identificación de asaltos, robos, acciones sospechosas de transeúntes, etc. El interés del desarrollo de este trabajo de investigación es por el avance de las tecnologías y el aumento de las cámaras de vigilancia, por lo cual podemos encontrar en distintos lugares, en cualquier ciudad, del país y el mundo entero. Debido a que hay una inseguridad permanente y se tiene la tecnología necesaria y es por en cuanto se decide desarrollar y utilizar los algoritmos y las técnicas para la detección de eventos y acciones inusuales en humanos y para luego probarlo en videos por medio de las cámaras de vigilancia. Para dicha aplicación se hace uso del algoritmo y técnica de “máquinas de postura convolucional”, en la primera fase se hará el uso de los campos de afinidad de las partes del cuerpo, para encontrar los puntos de interés (articulaciones) luego se aplica una red neuronal convolucional y adicionalmente la técnica se apoya en el uso de grafos de correspondencia para poder articular el cuerpo. Empleando los puntos y partes obtenidas por la máquina de postura convolucional se encuentra un esqueleto para cada individuo en la escena, y finalmente comparamos (con una técnica de correspondencia de formas) con posturas predefinidas para poder saber lo que un individuo está haciendo.