Detección de peatones en video usando algoritmos de aprendizaje automático

Abstract

La detección de peatones utilizando algoritmos de Machine Learning es un tema ampliamente abordado. En esta tesis se hará uso de SVM y redes neuronales como clasificadores, utilizando combinaciones de diferentes descriptores para esta tarea. Se analizaran varias métricas obtenidas por ambos modelos, esto permitirá determinar si los clasificadores propuestos alcanzan resultados aceptables en un contexto tan diverso como lo es un ambiente urbano. Usando SVM se realizará un análisis de la transferencia de aprendizaje, midiendo si al evaluar un conjunto de datos diferentes del que se entrenó alcanza métricas similares.