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dc.date.accessioned 2012-10-12T20:30:27Z
dc.date.available 2012-10-12T20:30:27Z
dc.date.issued 2007
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22404
dc.description.abstract El seguimiento de objetos en forma automática a lo largo de una secuencia de imágenes tiene aplicaciones en áreas tan diversas como robótica, animación, sistemas de seguridad o diagnóstico médico. El algoritmo de seguimiento utilizado en este trabajo comienza con la definición de una curva B-Spline que es el área inicial de búsqueda del contorno de un objeto. Luego se consideran una serie de segmentos de rectas normales a esta curva y se aplica algún método de detección de bordes para hallar puntos sobre el contorno a lo largo de las rectas. Para que el algoritmo de seguimiento del objeto sea exitoso es necesario que la estimación inicial sea muy precisa. En este trabajo se presenta un nuevo método estable y eficiente para evitar errores de parametrización al ajustar el contorno del objeto con una curva B-Spline al comienzo del método de seguimiento. Se utiliza una estructura de aceleración para evitar conflictos al estimar el contorno del objeto. El algoritmo modificado se prueba en videos reales y se observan excelentes resultados. es
dc.description.abstract The automatic tracking of objects along a sequence of images has applications in different areas as robotics, animation, security systems or medical diagnosis. The tracking algorithm used in this paper starts fitting the contour of an object, using a B-Spline curve as the initial search region. The next step is to sample normal vectors at regularly-spaced points along this curve and to detect points on the border of the object by applying some image-processing filter along the curve normals. A good initial estimate is required for the tracking algorithm to be successful. This paper presents a method to avoid parametrization errors when fitting the outline of the object at the beginning of the tracking. It has the advantage of being simple and efficient. Conflicts when fitting the contour of the object are avoided using an acceleration structure. The modified algorithm is tested against real videos with excellent results. en
dc.format.extent 763-775 es
dc.language es es
dc.subject Digitization and Image Capture es
dc.subject image processing en
dc.subject active contours en
dc.subject bounding boxes en
dc.subject video tracking en
dc.subject procesamiento de imágenes es
dc.subject contornos activos es
dc.title Seguimiento de objetos en video usando contornos activos y bounding boxes es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Park, Diego R. es
sedici.creator.person Gambini, María Juliana es
sedici.creator.person Mejail, Marta es
sedici.description.note V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y Visualización es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.relation.event XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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