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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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