Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/14533
Título: Reidentificación de personas y objetos mediante aprendizaje semisupervisado
Autores/as: González Medina, Luis María
Director/a : Lorenzo Navarro, José Javier 
Castrillón Santana, Modesto Fernando 
Clasificación UNESCO: 120317 Informática
Palabras clave: Reidentificación
Reidentificación de personas
Visión por computador
OpenCV
Python
Fecha de publicación: 2015
Resumen: La reidentificación consiste en volver a identificar a un individuo/objeto que ya se ha detectado previamente desde distintas cámaras. En este proyecto se exploran diferentes técnicas para la reidentificación de personas. Se implementan y prueban técnicas que no requieren de aprendizaje previo para realizar una ordenación inicial, al ser este tipo de métodos los que mayor aplicación tienen en un escenario real. Así mismo se usan técnicas de reordenación sobre esta ordenación inicial utilizando la información de un operador humano, aplicando entre otros métodos aprendizaje semisupervisado. Para realizar todo el proceso y facilitar la combinación y automatización de las diversas técnicas se crea un framework denominado PyReID basado en Python y OpenCV, de software libre y disponible públicamente en Github.
Departamento: Departamento de Informática y Sistemas
Facultad: Escuela de Ingeniería Informática
Titulación: Ingeniero en Informática
URI: http://hdl.handle.net/10553/14533
Derechos: by-nc-nd
Colección:Proyecto fin de carrera
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