Identificación automática de acciones humanas en secuencias de video para soporte de videovigilancia

• Autor: Fernández Martínez, Luis Christian
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/13049
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/13049
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Vigilancia electrónica; Redes neuronales (Computación); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

La identificación de acciones en secuencias de video es un tema de especial interés para aplicaciones como detección de peleas, identificación de vandalismo, detección de asaltos a transeúntes, detección de contenido no apto para menores, etc. Este interés se encuentra asociado al incremento de cámaras de videovigilancia alrededor del mundo y a la masiva producción de videos en línea cargados a las diferentes plataformas sociales de almacenamiento y distribución de contenido bajo demanda. Debido a ello, se decide utilizar un modelo de detección de acciones humanas y aplicarlo en secuencias de videovigilancia. Dicho modelo utiliza redes neuronales profundas, con la finalidad de poder realizar la tarea de clasificación. El modelo aplicado se basa en el extracción de características convolucionales y temporales utilizando una parte de la red Inception V3 para lo primero y una red LSTM para lo segundo. Finalmente, se aplica el modelo en el dataset UCF101 el cual contiene acciones humanas diversas y luego sobre el dataset VIRAT 2.0 Ground, el cual contiene secuencias de videovigilancia.