Re-iden i icaci´on de pe sonas
en edes de senso es RGBD
P oyec o Fin de Ca e a
Albe o Manuel Mi eles Su´a ez
Tu o : Modes o Cas ill´on San ana
Tu o : Ja ie Lo enzo Na a o
Tu o : Daniel He n´andez Sosa
Las Palmas de G an Cana ia, Mayo de 2015
Ag adecimien os
Me gus a ´ıa mos a mi ag adecimien o a odas las pe sonas que, de un
modo u o o, me han ayudado a lo la go de es os ´ul imos a˜nos en la ca e a.
En p ime luga quie o da le las g acias a mis u o es: Modes o, Ja ie
y Daniel, po b inda me su apoyo y conocimien os, sin los cuales no hab ´ıa
sido capaz de comple a es e p oyec o. A mis p o eso es y odos aquellos que
o ma on pa e de es a e apa o ma i a ambi´en les doy las g acias.
Debo menciona ambi´en a los asis en es a las euniones pe i´odicas con los
u o es: Rub´en, Luis, Ped o, Edua do y Dani en las que ´ıbamos mos ando
nues os a ances y las di icul ades que su g´ıan. Muchas g acias po odas
esas peque˜nas ideas y suge encias que ayuda on a so ea los obs ´aculos que
apa ecie on po el camino.
Lo mejo que me lle o de es os a˜nos en la uni e sidad son los amigos
que he hecho, con los que he i ido muchos momen os buenos y algunos que
o os di ´ıciles. Quie o nomb a a Dani, Ai o , Edua do, Mayca y Da id po
habe me ayudado siemp e, se unos muy buenos amigos y habe enido an a
paciencia conmigo du an e las muchas p ´ac icas que ealizamos. Tambi´en
quie o menciona a A e, quien siemp e me apoy´o y ayud´o cuando lo
necesi aba. A ellos y al es o de mis compa˜ne os, muchas g acias.
Po ´ul imo, quie o ag adece a mis pad es y mi he mana po odo el
apoyo que me han dado. G acias po es a ah´ı cuando os he necesi ado y
habe enido an a paciencia conmigo.

´
Indice gene al
´
Indice de igu as III
Lis a de algo i mos V
1. In oducci´on 1
1.1. Obje i os del p oyec o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Sis emas de iden i icaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1. De ecci´on de p esencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.2. Rasgos biom´e icos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3. Reconocimien o de pe sonas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2. He amien as de desa ollo 7
2.1. C´ama aKinec .......................... 7
2.2. So wa e u ilizado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.1. Biblio eca OpenCV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.2. Biblio eca PCL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.3. MATLAB ......................... 11
2.3. En o no de desa ollo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3. Plani icaci´on 13
3.1. Me odolog´ıa............................ 13
3.2. Tempo izaci´on........................... 13
3.3. Cos e de la ins alaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4. Escena io expe imen al 17
4.1. Posicionamien o de la c´ama a . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.2. E ique ado............................. 19
4.3. Calib aci´on ............................ 21
5. Desa ollo e implemen aci´on 23
5.1. Gene aci´on de nube de pun os . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
i
5.2. De ecci´on de pe sonas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.2.1. Iden i icaci´on del ondo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.2.2. Sus acci´on del ondo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
5.3. Segmen aci´on de indi iduos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.4. Seguimien o de pe sonas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.5. Ca ac e izaci´on de la iden idad . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
5.5.1. Ca ac e ´ıs icas ´ısicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.5.2. Colo ............................ 46
5.5.3. Modelado ......................... 49
5.6. Almacenamien o de las ca ac e ´ıs icas . . . . . . . . . . . . . 52
5.7. M´ul iples c´ama as . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.8. B´usqueda de co espondencias . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
6. Resul ados de las p uebas 61
6.1. Espacio de colo RGB no malizado . . . . . . . . . . . . . . . 61
6.2. Espacio de colo HSV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
6.3. An´alisis de esul ados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
7. T abajo u u o y conclusiones 73
7.1. Mejo as del sis ema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7.1.1. Disposi i o de cap u a . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7.1.2. De ecci´on y segmen aci´on . . . . . . . . . . . . . . . . 74
7.1.3. Ca ac e izaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
7.2. Posibles aplicaciones del sis ema . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
7.3. Conclusiones............................ 76
Glosa io 79
Bibliog a ´ıa 81
ii
´
Indice de igu as
1.1. Sis ema au om´a ico de con ol de aduanas Sma Ga e. . . . . 4
1.2. Comp obaci´on de la iden idad median e huella dac ila en un
pun o de ac ualizaci´on del DNIe . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3. Mues a de las limi aciones de econocimien o del usua io en
XboxOne.............................. 6
2.1. C´ama a Kinec de Mic oso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2. Rango de isi´on de la c´ama a Kinec . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3. Logo ipo de la biblio eca OpenCV. . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.4. Logo ipo de la biblio eca Poin Cloud Lib a y. . . . . . . . . . 10
2.5. Logo ipo de MATLAB. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1. Diag ama ep esen a i o de la empo izaci´on del p oyec o. . . 14
3.2. Diag ama ep esen a i o de la empo izaci´on de la ase de
desa ollo.............................. 14
4.1. Geome ´ıa del posicionamien o de la c´ama a Kinec . . . . . . . 19
4.2. Ejemplo del iso mos ando los da os e ique ados pa a una
pe sona. .............................. 20
5.1. Fases que componen el sis ema. . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5.2. Cap u a de la escena que ep esen a el ondo que debe se
eliminado.............................. 25
5.3. Resul ados de la de ecci´on de planos empleando la biblio eca
PCL................................. 26
5.4. Nube de pun os con uido que ep esen a el modelo del ondo
de ec ado.............................. 27
5.5. Fondo modi icado al ab i una pue a en un momen o pos e io
almodelado............................. 28
5.6. Ejemplo de sus acci´on de ondo . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5.7. Ejemplo que esal a el ´a ea de in e ´es en el que se encuen an
indi iduos di e en es que pueden se segmen ados . . . . . . . 33
iii
aplicaciones menos c ´ı icas en un en o no m´as pe sonal.
Exis e un g an in e ´es en in es iga y log a sis emas de econocimien o
de pe sonas con al as asas de acie o, ya que son un medio que pe mi e
au oma iza algo que has a aho a s´olo los humanos podemos hace con g an
p ecisi´on. A su ez es algo de lo que depende la segu idad, ya sea de un pa´ıs,
una emp esa o indi iduo, ya que econoce a alguien es algo que se ealiza de
o ma co idiana. Desde paga en un come cio con medios elec ´onicos, acudi
a un banco a hace alguna ansacci´on, accede al pues o de abajo, en a
en zonas de acceso es ingido o incluso iaja , odo ello equie e que nos
iden i iquemos.
Figu a 1.1: Sis ema au om´a ico de con ol de aduanas Sma Ga e.
[SAFRAN Mo pho, 2015]
En la ac ualidad algunos de es os sis emas ya se han implan ado,
como po ejemplo el que apa ece en la igu a 1.1, Sma Ga e, el cual
seg´un [Aus alian Cus oms, 2015], es un sis ema au oma izado de con ol
de pasapo es en uncionamien o en Aus alia y que, pa a los po ado es de
un n´ume o limi ado de pasapo es elec ´onicos, pe mi e pasa po la aduana
del ae opue o empleando un sis ema de econocimien o pa a compa a el
indi iduo con los da os que igu an en el pasapo e. Un sis ema simila
a es e es el IRIS (I is Recogni ion Immig a ion Sys em), el cual seg´un
[Daugman, 2009] es usado pa a el con ol de on e as en el Reino Unido
con la di e encia de que emplea la e ina pa a econoce a los indi iduos.
4

O o sis ema m´as sencillo y que puede conside a se bas an e ex endido
es la iden i icaci´on po huella dac ila . Es un m´e odo que se conside a iable
y ´alido como p ueba en los juzgados, ya que suele de e mina la p esencia
de un indi iduo en una escena. Po o o lado, es un sis ema empleado po
las Fue zas y Cue pos de Segu idad del Es ado pa a con i ma la iden idad
de un indi iduo ya que, desde el momen o en el que, al menos en Espa˜na, se
ob iene un documen o de iden idad, las huellas dac ila es son escaneadas.
Figu a 1.2: Comp obaci´on de la iden idad median e huella dac ila
en un pun o de ac ualizaci´on del DNIe. [Via i ma De elope s, 2015]
Finalmen e, ambi´en exis en sis emas de econocimien o que hacen uso
de las ´ecnicas an e io men e mencionadas en un en o no m´as pe sonal que
an desde el econocimien o del usua io que sos iene un m´o il, o iden i ica al
usua io que enciende una consola que disponga de una c´ama a, como puede
se la Xbox 360 con el senso Kinec . En es e ´ul imo caso, se almacenan da os
sob e la isonom´ıa del jugado , aunque p incipalmen e se basan en la ca a, lo
cual hace que sea di ´ıcil la e-iden i icaci´on si el usua io cambia lige amen e
su aspec o, como pod ´ıa se qui a se o pone se unas ga as, al y como se
mues a en la igu a 1.3.
A pesa de odos es os a ances, el empleo de sis emas de e-iden i icaci´on
po lo gene al es ´an limi ados po las es ic as no ma i as en cuan o a la
p i acidad de los da os. En es e aspec o, los da os biom´e icos como la
huella dac ila , la imagen de la e ina o el ADN son conside ados in o maci´on
5
Figu a 1.3: Mues a de las limi aciones de econocimien o del
usua io en Xbox One. [Acke man, 2013]
sensible que debe se p o egida. Es po an o debido a la compleja egulaci´on
que se aplica a es a in o maci´on, po lo que no se emplea de mane a habi ual
en los en o nos p´ublicos. En [G upo de T abajo del A ´ıculo 29, 2012],
podemos encon a un in o me en el que se a an los iesgos de los sis emas
biom´e icos m´as habi uales en el que se concluye que cie a in o maci´on,
como el ADN, se conside an un da o sensible y sob e el que se debe ´an
aplica ga an ´ıas especiales apa e de los p incipios gene ales de p o ecci´on
de da os.
6
Cap´ı ulo 2
He amien as de desa ollo
Es e cap´ı ulo se cen a en desc ibi las bases ecnol´ogicas del p oyec o,
p esen ando las di e en es he amien as, an o ha dwa e como so wa e,
que se han empleado. El sopo e ha dwa e es la c´ama a Kinec , cuyas
ca ac e ´ıs icas se de allan en la secci´on 2.1. Po o o lado, el sopo e so wa e
del que se ha hecho uso es el desc i o en la secci´on 2.2.
2.1. C´ama a Kinec
Como se ha comen ado an e io men e, el senso de p o undidad u ilizado
es la Kinec de Mic oso . Se escogi´o es e, debido a lo ex endido que es ´a
su uso y que exis e una comunidad ac i a desa ollando nue as aplicaciones
que hacen uso del mismo. A su ez, la p incipal az´on po la que se decidi´o
emplea es e ipo de c´ama as, que de ec an la p o undidad y el colo es que se
puede hace uso de la in o maci´on de p o undidad, la cual no es an sensible a
los cambios de iluminaci´on, pudiendo ope a incluso en ambien es oscu os. De
depende s´olo de im´agenes RGB se end ´ıan di icul ades en cie os en o nos
en la que la iluminaci´on no es su icien e pa a ob ene da os iables.
Como se puede ap ecia en la igu a 2.1, el disposi i o iene una c´ama a
RGB, un senso de p o undidad y un mic ´o ono mul i-a ay bidi eccional que,
en conjun o, cap u an im´agenes y mo imien os de los cue pos en 3D, adem´as
de o ece econocimien o acial y comandos de oz.
Tal y como se de alla en [Ma he e al., 2012], el senso de Kinec ob iene
im´agenes de ideo median e un senso CMOS de colo a una ecuencia de 30
Hz con o ma o RGB de 32 bi s y una esoluci´on VGA de 640x480 p´ıxeles.
El canal de ideo monoc omo CMOS es de 16 bi s con una esoluci´on QVGA
7
Figu a 2.1: C´ama a Kinec de Mic oso . Imagen omada de
[Wikipedia, 2010].
de 320x240 p´ıxeles y has a 65.536 ni eles de sensibilidad.
Pa a pode calcula la dis ancia en e un cue po y el senso , se emi e un
haz l´ase in a ojo que p oyec a un pa ´on de pun os sob e los cue pos cuya
dis ancia quie e se de e minada. Una c´ama a in a oja cap a es e pa ´on
y, median e ha dwa e, calcula la p o undidad de cada pun o. El ango de
p o undidad del senso es ´a en e 0,4 y 4 me os.
Figu a 2.2: Rango de isi´on de la c´ama a Kinec .
[Kinec o Windows, 2012]
El ´angulo de isi´on (FOV) es de 58oho izon ales y 45o e icales. Po
o o lado, la c´ama a dispone de un pi o e que pe mi e o ien a en ele aci´on,
hacia a iba o hacia abajo inc emen ando po an o del FOV has a en 27o.
8
Sin emba go, las ca ac e ´ıs icas o iciales del senso , al y como se mues a en
la igu a 2.2 co esponden a los alo es ´op imos de isi´on seg´un el ab ican e.
Du an e el desa ollo de es e p oyec o, Mic oso lanz´o al me cado una
nue a e si´on de la c´ama a Kinec , la Kinec pa a Xbox One. A pesa de
emplea una ecnolog´ıa simila al an e io senso o eciendo, en e o os
aspec os, una mayo esoluci´on de imagen, no se plan e´o u iliza la debido
a la ase en la que encon aba el p oyec o.
2.2. So wa e u ilizado
Teniendo en cuen a el ´a ea en el que se enma ca es e p oyec o, es necesa io
hace uso de biblio ecas de so wa e que acili en el a amien o de im´agenes.
Se ha decidido emplea la biblio eca OpenCV (Open Compu e Vision,
[OpenCV, 2015]) la cual se desc ibi ´a con m´as de alle en la secci´on 2.2.1,
pa a el manejo de los da os de en ada, es deci , las im´agenes RGB y de
p o undidad.
Con el in de asemeja las im´agenes ob enidas al mundo eal se hace uso
de la biblio eca PCL (Poin Cloud Lib a y) [PCL, 2011d], la cual, seg´un se
amplia ´a en la secci´on 2.2.2, ep esen a las im´agenes como nubes de pun os
idimensionales, algo muy ´u il a la ho a de usiona in o maci´on de colo en
dos dimensiones con in o maci´on de p o undidad.
Finalmen e, as p ocesa los da os de en ada se ob ienen alo es
num´e icos que ca ac e izan la iden idad, po lo que se hace uso de la
he amien a de so wa e ma em´a ico MATLAB (MAT ix LABo a o y) pa a
analiza los esul ados de las compa aciones. Se de alla ´a m´as sob e es a
he amien a en la secci´on 2.2.3.
2.2.1. Biblio eca OpenCV
OpenCV es una biblio eca de c´odigo lib e de isi´on a i icial que
p opo ciona m´ul iples unciones pa a el a amien o de im´agenes. Es ´a esc i a
en c´odigo C y C++ y su c´odigo es ´a muy op imizado ap o echando las
ca ac e ´ıs icas de bajo ni el del lenguaje, lo cual le pe mi e o ece un
endimien o su icien e pa a se empleada en aplicaciones de iempo eal.
9

Figu a 2.3: Logo ipo de la biblio eca OpenCV.
Se dis ibuye bajo licencia BSD po lo que es posible usa la con ines
come ciales o de in es igaci´on, den o de los l´ımi es de la misma. Es o ha
p opiciado que sea ampliamen e u ilizada en di e en es en o nos como la
igilancia o los sis emas econocedo es de obje os.
En el p esen e p oyec o se han empleado una se ie de unciones de
OpenCV pa a ealiza las ope aciones necesa ias sob e las im´agenes con el in
de de ec a pe sonas, segui las a lo la go de la ayec o ia y la compa aci´on de
los his og amas de colo , aspec os del p oyec o que se a a ´an m´as adelan e.
2.2.2. Biblio eca PCL
PCL es una biblio eca de ela i amen e ecien e c eaci´on, en elaci´on
a la an e io men e mencionada. Se encuen a comple amen e esc i a en
C++ y en sus inicios apos ´o po el ap o echamien o de los a ances en los
conjun os de ins ucciones de los p ocesado es. A su ez, o ece sopo e pa a
OpenMP (Open Mul i-P ocessing, [OpenMP, 2015]) e In el R
TBB (In el R

Th eading Building Blocks, [In el, 2015]) pa a explo a la pa alelizaci´on en
los p ocesado es con m´ul iples n´ucleos.
Figu a 2.4: Logo ipo de la biblio eca Poin Cloud Lib a y.
La c eaci´on de es a biblio eca ue mo i ada po la bajada de p ecios de
los senso es 3D como la c´ama a Kinec . Es a p o e´ıa in o maci´on de una
escena idimensional y e a necesa io es ablece mecanismos pa a p ocesa
10
de mane a e icien e las nubes de pun os [Bogdan Rusu and Cousins, 2013].
Se pod ´ıa conside a que se a a de la e oluci´on del concep o de la biblio eca
OpenCV la cual se emplea pa a el a amien o de da os en dos dimensiones
pues o que ienen en com´un m´ul iples unciones.
En la aplicaci´on que se ha desa ollado se ha empleado es a biblio eca
no s´olo po la idoneidad de la misma pa a el manejo de nubes de pun os,
sino que adem´as, ep esen a la in o maci´on de una mane a m´as ce cana al
concep o humano de una escena idimensional. Es po ello po lo que esul a
m´as sencillo a a de esol e los di e en es p oblemas que se han abo dado
a lo la go del p oyec o, al y como e emos m´as adelan e.
2.2.3. MATLAB
MATLAB es un lenguaje de al o ni el dise˜nado pa a ealiza c´alculos
´ecnicos. In eg a el c´alculo, la isualizaci´on y la p og amaci´on en un
en o no sencillo de u iliza donde los p oblemas y las soluciones se exp esan
con no aci´on ma em´a ica. Se a a de un sis ema basado en in ´e p e e y
o ien ado al desa ollo ´apido de p o o ipos que no p ecisa de decla aci´on o
dimensionamien o p e io de las a iables, lo cual pe mi e esol e muchos
p oblemas ma em´a icos de o ma c´omoda, especialmen e aquellos que
in oluc en ec o es y ma ices.
Figu a 2.5: Logo ipo de MATLAB.
La p incipal en aja de MATLAB es la disponibilidad de unciones
de ´a eas espec´ı icas llamadas oolboxes. Se a a de g upos de unciones
y comandos que pueden emplea se pa a esol e p oblemas de di e en es
´ambi os como puede se el p ocesamien o digi al de se˜nales, los sis emas
de con ol o las edes neu onales.
11
2.3. En o no de desa ollo
A la ho a de desa olla el sis ema, se quiso op a po una soluci´on
po able, con el in de pode emplea di e en es equipos. Po o o lado, se
decidi´o emplea un en o no de esc i o io basado en Linux, ya que exis e
mayo documen aci´on de las biblio ecas que se iban a u iliza pa a es a
pla a o ma. Po ello el desa ollo se lle ´o a cabo en una m´aquina i ual,
la cual se ejecu aba con Vi ualBox [O acle, 2003], en la que se ins al´o el
sis ema ope a i o Ubun u 12.04 LTS, el cual no se modi ic´o du an e odo el
desa ollo, una ez ue on ins aladas las biblio ecas y se comp ob´o su co ec o
uncionamien o. La en aja que apo aba el uso de una m´aquina i ual es
que e a posible eplica la ´acilmen e y po an o se ob en´ıa un en o no de
abajo es able. La m´aquina i ual se con igu ´o de mane a que hicie a uso
de dos p ocesado es y un m´aximo de 2048MB de memo ia RAM.
Cabe des aca que al se PCL una biblio eca a´un en desa ollo, si es
compa ada con OpenCV, ue necesa io hace m´ul iples cambios ya que al
segui los pasos indicados en la gu´ıa de e e encia de PCL, el uncionamien o
de es a no e a es able y se gene aban e o es de dependencias al ejecu a
cie as unciones b´asicas. T as un an´alisis y b´usqueda de in o maci´on, se
descub i´o que la e si´on que se es aba usando no dispon´ıa de un iche o
pcl-geome y.pc el cual e a indispensable pa a ejecu a cie os m´e odos.
Po o o lado, ambi´en ue necesa io ealiza modi icaciones en el iche o
lann.pc, el cual ambi´en es ´a inco po ado en la biblio eca OpenCV, sin
emba go, ambos son di e en es y PCL no es capaz de unciona co ec amen e
haciendo uso del que p opo ciona OpenCV, po ello se edi ´o es e iche o con
el in de asegu a que se use la e si´on de PCL.
A su ez se emple´o un sis ema de con ol de e siones pa a almacena y
pode abaja desde las di e en es m´aquinas i uales que se encon aban
en di e en es equipos. Se decidi´o usa el sis ema Gi [Gi , 2008], ya que ya
hab´ıa abajado an e io men e con dicho sis ema y el eposi o io se almacen´o
en Bi bucke , simila a o os como Gi hub, sin emba go, es e pe mi e ene
eposi o ios p i ados en cuen as g a ui as y adem´as pe mi e g upos g a ui os
de has a 5 usua ios.
12
Cap´ı ulo 3
Plani icaci´on
3.1. Me odolog´ıa
Pa a el desa ollo del p oyec o desde el pun o de is a de la ingenie ´ıa
del so wa e se decidi´o usa una me odolog´ıa e olu i a en espi al al y
como se de ine en [Boehm, 1988]. Es a me odolog´ıa es la que se conside ´o
la m´as indicada pa a desa olla el sis ema ya que, en cada i e aci´on,
iba e olucionando pa a i adqui iendo nue as uncionalidades. T as cada
i e aci´on, se analizaban los obje i os a ealiza en la siguien e, en base a
los esul ados que se ob en´ıan as inaliza la an e io .
A su ez, con o me se iba a anzando cada i e aci´on ue necesa io i
e isando los obje i os o los m´e odos pa a lle a los a cabo, lo cual implicaba
una ase de b´usqueda den o de cada i e aci´on. Po ello es a me odolog´ıa se
adap aba a las necesidades del p oyec o.
3.2. Tempo izaci´on
Tal y como se ha indicado an e io men e, es e p oyec o se compone de
di e en es pa es. Pa a la ealizaci´on del mismo se ha enido que dedica una
can idad de iempo de e minada a cada uno de los componen es que o man
el p oyec o.
En la igu a 3.1 se puede ap ecia el iempo que se ha dedicado de mane a
global a cada una de las ases, des acando la e apa del desa ollo del sis ema,
la cual equi i´o el 51 % del iempo o al del p oyec o. Cabe des aca que si
bien ep esen a una g an pa e, al y como se indica en la secci´on 5, du an e
el desa ollo ue necesa io ealiza b´usquedas bibliog ´a icas con el in de i
13
Tipo de p enda de las pie nas y colo
P esencia de mochila
P esencia de bolso
P esencia de algo en las manos
Tipo de zapa os
Indicaci´on de en ada o salida de la habi aci´on
P ime y ´ul imo o og ama del indi iduo
Localizaci´on ap oximada de la cabeza
La ex acci´on de an a in o maci´on se debe a que pueda eu iliza se
pa a o os p op´osi os, po lo que op a on po de ini la mayo can idad de
in o maci´on posible al e ique a las im´agenes. A su ez, la lib e ´ıa incluye un
iso pa a mos a las ca ac e ´ıs icas mencionadas an e io men e jun o con
el o og ama co espondien e. En la igu a 4.2 se mues a un ejemplo de lo
que mues a el iso .
(a) Fo og ama esal ando el indi iduo
e ique ado.
(b) Da os de inidos pa a el indi iduo.
Figu a 4.2: Ejemplo del iso mos ando los da os e ique ados pa a
una pe sona.
Una ez ob enidos los da os sob e la iden idad, que es de la que se
ha ´a uso en es e p oyec o, se dispone de la in o maci´on necesa ia pa a, en
e apas pos e io es, compa a los esul ados ob enidos po el sis ema de e-
iden i icaci´on con la ealidad, ob eniendo as´ı una compa aci´on cohe en e con
20

la iden idad eal de la pe sona. Tal y como se analiza ´a con m´as de alle en el
apa ado 5.8, se ´a necesa io ealiza un segundo e ique ado de los da os que
maneja ´a el sis ema pa a pode hace la compa aci´on.
4.3. Calib aci´on
Desa o unadamen e, las im´agenes que se ob ienen de la c´ama a Kinec
no ienen el mismo ama˜no. El senso de p o undidad p opo ciona da os
sob e un ´a ea meno que el ´a ea de la imagen de colo . Po ello, es necesa io
cen a las im´agenes pa a que al selecciona un p´ıxel en ambas im´agenes,
´es e se co esponda con la misma posici´on en ambas. Las im´agenes con las
que se ha abajado pa a ealiza es e p oyec o ya es aban calib adas pues o
que quienes acili a on las im´agenes conoc´ıan es a ca ac e ´ıs ica de los da os
ob enidos, po lo que no ue necesa io calcula , y luego co egi la di e encia.
Pues o que las im´agenes de p o undidad son meno es en ama˜no, el ´a ea
de de ecci´on se e educida, ya que es un equisi o ene los da os de colo
y p o undidad pa a pode ealiza la e-iden i icaci´on. Debido a es o, exis e
una peque˜na zona en la que se desp ecian los da os de colo al no exis i
co espondencia en la imagen de p o undidad.
En la secci´on 5.1, se a a ´a ambi´en la calib aci´on de la c´ama a, ya que
al ene da os de p o undidad, no disponemos de posiciones absolu as en la
escena que discu e an e la c´ama a. Po ello, en el p oceso de con e si´on de
los da os de colo y p o undidad a una nube de pun os que s´ı ep esen a
una escena 3D, se ´a necesa io aplica una ma iz de calib aci´on que pe mi a
pasa a coo denadas en un espacio 3D, el alo de la p o undidad jun o con
las coo denadas X e Y en la imagen 2D.
21
22
Cap´ı ulo 5
Desa ollo e implemen aci´on
En es e cap´ı ulo se a a ´an los aspec os del desa ollo y la
implemen aci´on del sis ema. Se ha decidido sepa a el cap´ı ulo en las a eas
o ases que pueden conside a se independien es en e s´ı, lo cual pe mi e
en ende en l´ıneas gene ales los pasos que se han seguido pa a ob ene un
econocedo uncional. A su ez, al y como se de alla ´a en el apa ado 5.5.3,
se expond ´an algunas uncionalidades in e esan es que ue on desa olladas
y ope an co ec amen e pe o que inalmen e no se incluye on en la e si´on
inal debido a que lo que apo aban a la mejo a de la asa de acie o
no e a signi ica i o, eniendo en cuen a, p incipalmen e, su complejidad
compu acional.
En la igu a 5.1 se mues an las di e en es ases que o man el sis ema. A
lo la go de es e cap´ı ulo se i ´a de allando el uncionamien o de cada uno de
ellas seg´un el o den en el que se ejecu an, el cual coincide con el de la igu a
5.1.
Figu a 5.1: Fases que componen el sis ema.
23
5.1. Gene aci´on de nube de pun os
A lo la go del desa ollo del sis ema, la con e si´on de los da os a una
nube de pun os se ha hecho en di e en es e apas, con el in de hace uso
de la po encia de la biblio eca PCL a la ho a de a a los da os. Pues o
que se nomb a ´a en di e en es secciones, se explica ´a en p ime luga en qu´e
consis e el p oceso de gene a una nube de pun os a pa i de la imagen de
p o undidad y la de colo , p opo cionadas po el senso .
La ´ecnica aplicada se basa en lo expues o en [ROS, 2014] y [PCL, 2014]
pa a ob ene la ans o maci´on que se ha de ealiza pa a ajus a los da os
de p o undidad pa a cada pun o X e Y a una escena en 3D. Es o se ob iene
pa iendo de la longi ud ocal del senso y de su ma iz de p oyecci´on,
habiendo usado los alo es que se p oponen, los cuales dan buenos esul ados.
Tal y como se p opone en [PCL, 2014], se debe calcula un nue o alo de
X e Y pa a cada pun o, po lo que se desplaza cada pun o de p o undidad
jun o con los da os de colo a las coo denadas ans o madas con el in de
que se co esponda con la escena en 3D. Po lo an o, pa a un pun o Pen
RGBD ob enemos el equi alen e P0en PCL de la siguien e mane a:
P0
X= (PX−M(0,2)) ∗PD∗FIX
P0
Y= (PY−M(1,2)) ∗PD∗FIY
P0
Z=PD
(5.1)
siendo PXyPYlas componen es XeYdel pun o RGBD, Mla ma iz de
calib aci´on del senso , PDla p o undidad en el pun o RGBD y FIXyFIY
las longi udes ocales in e sas en cada componen e del senso .
El p ime paso es ins ancia una nue a nube de pun os que se ´a
del ama˜no de la imagen de p o undidad, po lo que en p ime luga
se decla an sus dimensiones y se de ine su ama˜no en base a ellas.
A con inuaci´on se eco e la es uc u a a ando de asigna los alo es
co espondien es a las componen es de colo RGB y las coo denadas XYZ,
empleando la ans o maci´on desc i a en 5.1. La ausencia de da os se se˜nala ´a
median e la ins ucci´on s d::nume ic limi s< loa >::quie NaN(), la
cual es ablece ´a dicho pun o con un alo nulo. Una ez ealizada es a
ope aci´on pa a odos los pun os, se ol e ´an a ea i ma las dimensiones
de la nube pa a pode accede a sus da os como si ue a una ma iz de dos
dimensiones.
24
5.2. De ecci´on de pe sonas
Una de las p ime as e apas a la ho a de desa olla el sis ema es la
de ecci´on de las pe sonas. Es o se debe a que no siemp e es a ´an pasando
pe sonas bajo el senso , po lo que se pueden ob ia odos los da os
elacionados con im´agenes en las que no apa ecen pe sonas. Po ello, en
p ime luga , pa iendo de las im´agenes de p o undidad y median e el uso de
la biblio eca OpenCV, se debe de ec a e iden i ica el ondo de la escena,
al y como se explica ´a a con inuaci´on. Seguidamen e, en el apa ado 5.2.2
se de alla ´a el p oceso po el cual se log a sepa a a las pe sonas, eliminando
el ondo.
5.2.1. Iden i icaci´on del ondo
Figu a 5.2: Cap u a de la escena que ep esen a el ondo que debe
se eliminado.
Tal y como se ha indicado, el p ime paso pa a de ec a las pe sonas en el
sis ema es iden i ica el escena io que apa ece en las cap u as como el de la
igu a 5.2. Pa iendo del hecho que la c´ama a no se mue e ni se inclina una
ez iniciada la g abaci´on, hay pa es de la escena que son es ´a icas, como
pueden se el suelo, las pa edes u o os obje os, que deben se igno ados, ya
que a p io i conocemos que no son pe sonas y po lo gene al no ienden a
mo e se. Es o puede consegui se aplicando una sus acci´on de ondo a odas
las im´agenes, pa a lo cual es necesa io es ablece lo que se conside a el ondo
25

o suelo.
Figu a 5.3: Resul ados de la de ecci´on de planos empleando la
biblio eca PCL.
Una p ime a ap oximaci´on pa a esol e es e p oblema ue ap o echa
la po encia de la biblio eca PCL, abajando di ec amen e con una nube
de pun os ob enida del p ime o og ama que se g aba, en el que no debe
habe nadie. Se p e end´ıa uni ica la de ecci´on de ondo con la eliminaci´on,
buscando los planos en la nube de pun os, es deci , las supe icies que o man
planos. El suelo es liso, po lo que en la escena 3D o ma ´a un plano, al igual
que las posibles pa edes, pue as u obje os inm´o iles. Es o se hizo empleando
los m´e odos disponibles en la biblio eca de b´usqueda de planos a pa i de
pun os. La igu a 5.3 mues a los esul ados ob enidos. Como se obse a,
se han de ec ado co ec amen e los planos co espondien es a las pue as,
se˜nalados en colo azul y mal a. Sin emba go, la de ecci´on de planos no es
capaz de econoce el que o ma la supe icie del suelo, sal o algunas ´a eas.
Es o se debe a la i egula idad del suelo, consecuencia del uido que p o iene
del senso , algo que no es posible soluciona , po lo que se op ´o po busca
o a ´ıa.
Se decidi´o emplea el m´e odo de modelado del ondo indicado en
[Lo enzo Na a o e al., 2013b] en el que el ondo se calcula a pa i de los
o og amas iniciales. La nube de pun os del ondo ¯pc, se calcula median e el
p omedio de las kp ime as nubes de pun os como:
26
Figu a 5.4: Nube de pun os con uido que ep esen a el modelo del
ondo de ec ado.
¯pc(i, j) = Pk
l=1 pcl(i, j)
k
donde pcl(i, j) son las coo denadas (x, y, z) asociadas al p´ıxel (i, j) de las
nubes de pun os empleadas pa a modela el ondo. Po supues o, du an e
el p oceso de modelado del ondo no debe habe ´ansi o de pe sonas bajo
el ´a ea del senso ya que, de lo con a io, el ondo se de ec a ´ıa de o ma
e ´onea, debido a las i egula idades que se o ma ´ıan (picos de p o undidad
en el suelo que debe ´ıa se liso). Finalmen e as es e p oceso se ob iene el
modelo de la igu a 5.4.
Du an e el p ocesamien o de di e en es g upos de im´agenes, cap u adas
en di e en es d´ıas, se puede ap ecia el compo amien o del sis ema cuando
se p oduce un cambio inespe ado en el ondo de ec ado. En el caso expues o
en la igu a 5.5, se ealiz´o de o ma co ec a la de ecci´on del ondo, en el que
hab´ıa una pue a ce ada. Sin emba go, alguien p ocede a ab i la pue a,
con el in de que pasen pe sonas, lo cual desencadena un allo en el sis ema
de de ecci´on, ya que conside a ´a que la pue a es una pe sona. Es e ipo de
allos pueden se solucionados empleando el sis ema de de ecci´on de cabezas
del p oyec o [Quesada D´ıaz, 2015].
Finalmen e, as el p oceso se ob iene una ma iz del ama˜no de la imagen
de p o undidad que ep esen a el ondo, de mane a que en pasos pos e io es
podamos compa a la con las im´agenes en las que apa ecen pe sonas.
27
Figu a 5.5: Fondo modi icado al ab i una pue a en un momen o
pos e io al modelado.
5.2.2. Sus acci´on del ondo
Tal y como se ha explicado an e io men e, debemos di e encia en las
im´agenes de en ada la pa e que se conside a que es el suelo, de las pe sonas.
Pa a ello se ealiza ´a una compa aci´on, basada en ealiza una sus acci´on
del ondo de la imagen de p o undidad.
En p ime luga se in en ´o ap o echa los m´e odos exis en es en la
biblio eca PCL con el in de elimina los elemen os es ´a icos. Pa a ello se us´o
la unci´on ge Poin CloudDi e ence, la cual, pa a dos nubes de pun os
de uel e o a que con iene s´olo las di e encias en e las dos p ime as. Sin
emba go, al ejecu a lo no se p oduc´ıan cambios en la nube esul an e, es deci ,
no se ealizaba la eliminaci´on del ondo y se obse ´o que compu acionalmen e,
el p oceso e a bas an e cos oso, ya que se empleaban ´a boles de b´usqueda
pa a ealiza dicha ope aci´on. T as examina en de alle la biblio eca, se lleg´o
a la conclusi´on que no e a posible usa dicho m´e odo ya que, la nube de
pun os gene ada a pa i de una con e si´on desde la imagen de en ada no
e a compa ible con la nube que se gene ´o a pa i de la imagen de ondo.
Es o se debe a la o ganizaci´on in e na de los da os de la nube, que se ealiza
en base a los da os que almacena, pe diendo la in o maci´on de la posici´on
X e Y de los pun os. Al ene cada pun o una posici´on ela i a a la nube,
pues o que las dos nubes no p o ienen de las mismas uen es, esul an da os
de posici´on di e en es, de ah´ı que el m´e odo sea incapaz de encon a pun os
en com´un. A es o hay que suma el hecho que los da os de p o undidad son
muy uidosos y pueden no coincidi siemp e en ambas nubes.
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T as el in en o de emplea unciones de PCL pa a ealiza la sus acci´on
de ondo, se decidi´o emplea el m´e odo de sus acci´on de ondo p opues o en
[Lo enzo Na a o e al., 2013b] el cual se basa en el concep o que los pun os
m´as ce canos end ´an una componen e zmayo . Po an o, se conside a que
un p´ıxel no o ma pa e del ondo si la di e encia de la dis ancia con el mismo
p´ıxel del ondo es mayo a un umb al. La imagen que ep esen a ´a el p ime
plano se calcula pa iendo de un umb al de dis ancia aplicado al alo del
modelo del ondo (x, y, z), omando como p´ıxeles del p ime plano aquellos
cuya di e encia en la componen e zde la nube ac ual con el modelo del ondo
sea mayo que un umb al que es ´a es ablecido en 10 cen ´ıme os.
Pa a un p´ıxel, en una nube de pun os pc(i, j), su co espondien e p´ıxel
en la imagen del p ime plano, g, se calcula de la siguien e mane a:
g(i, j) = pc(i, j) si pc(i, j)> bg(i, j) + τ
0 en o o caso
De es a mane a, as inaliza es e p oceso ob end emos la nue a ma iz
con la pa e de la escena de in e ´es pa a ealiza la pos e io segmen aci´on
de los indi iduos, al y como se explica ´a en la secci´on 5.3.
5.3. Segmen aci´on de indi iduos
Una ez se ha eliminado la in o maci´on i ele an e, en es e caso, el ondo,
nos queda s´olo la pa e que nos in e esa, es deci , las pe sonas u obje os que
pasan po el campo de isi´on del senso . Si bien e a posible empeza con la
segmen aci´on di ec amen e desde las im´agenes ob enidas, se in en ´o aplica
una e apa de il ado p e ia. Es o se debe a que el senso in oduce mucho
uido, po lo que se ob ienen m´ul iples alo es esp´u eos o pun os que no
en´ıan in o maci´on de colo . Pues o que es os alo es s´olo pod´ıan de ec a se
al combina la in o maci´on de p o undidad y la de colo , al o ma la nube
de pun os se decidi´o pospone la aplicaci´on de il os a una e apa en la que
se u ie a la nube de pun os. El p oceso de il ado que se sigui´o puede e se
en de alle en la secci´on 5.1.
El siguien e paso en el p oceso consis e en sepa a las di e en es pe sonas
que pueden apa ece en una misma cap u a. Pa a ello, se empez´o po busca
m´e odos en la biblio eca PCL, y se encon ´o en la documen aci´on un sis ema
de ex acci´on de g upos que se implemen ´o, pa iendo de [PCL, 2015a]. El
p oceso esul an e, denominado ex acci´on de g upos eucl´ıdeo se esume en
29
Un con ado del n´ume o de nubes pa ciales.
El ama˜no del ´a ea que ocupa.
Un n´ume o iden i ica i o.
N´o ese que con ´ul ima apa ici´on nos e e imos a la ´ul ima ez que apa ec´ıa
el suje o con espec o a la ayec o ia que es aba siguiendo. Es o es necesa io
pa a i eliminando de memo ia las pe sonas que ya han c uzado la zona y
han salido del ´a ea de de ecci´on.
Pa a segui la ayec o ia de cada pe sona y asigna la nube pa cial a la
pe sona co ec a, se pa e de la m´asca a de p o undidad c eada en la ase de
segmen aci´on. Lo que se ha ´a pa a de e mina las siguien es nubes pa ciales
de una pe sona que a a anzando es busca in e secciones en e la m´asca a
ac ual con la ´ul ima m´asca a de odas las pe sonas que se ienen en memo ia,
y se conside a que a´un es ´an en la imagen. En el algo i mo 2 se desc ibe en
l´ıneas gene ales el p oceso pa a ealiza el seguimien o de las pe sonas en
cada o og ama.
Algo i mo 2 Seguimien o de la ayec o ia de una pe sona
si lis a no es ´a ac´ıa en onces
Ve i ica si hay pe sonas que salie on
in si
pa a odo pe sonas segmen adas hace
si lis a ac´ıa en onces
C ea nue a pe sona con da os ac uales
si no
pa a odo pe sonas de la lis a hace
si ´a ea de in e secci´on en e pe sona de la lis a y la segmen ada es
mayo que el umb al en onces
Ac ualiza m´asca a de la lis a con la nue a y ac ualiza con ado es
in si
in pa a
si no se ha ac ualizado ninguna pe sona de la lis a en onces
C ea nue a pe sona
in si
in si
in pa a
Al inaliza es e p oceso se ob ienen odas las nubes pa ciales de los suje os
o ganizadas en ca pe as. Apa e de las nubes pa ciales, ambi´en se almacena
36

en cada ca pe a un iche o de ex o con las u as a cada una de las nubes
pa ciales de la pe sona y, a su ez, se almacena en un iche o de ex o las
u as a cada uno de es os iche os. De es a mane a enemos un iche o pa a
pode accede a los da os de cada pe sona, y de cada pe sona enemos un
iche o pa a accede a sus nubes. As´ı, pa a la siguien e ase, la ex acci´on de
las ca ac e ´ıs icas de cada indi iduo, an solo enemos que indica la u a del
iche o que almacena las u as al iche o donde se encuen a la in o maci´on
de odas las pe sonas que se han segmen ado.
Figu a 5.9: Ejemplo en el que se mues a el co ec o seguimien o
de las pe sonas.
Du an e las p uebas del m´odulo de seguimien o se de ec ´o que, en cie as
ocasiones, pod´ıa ocu i que se pe die a la ayec o ia de la pe sona cuando
se encuen a a mi ad de su paso bajo el senso , debido a que el ´a ea que o ma
la in e secci´on no supe a el umb al. Se a e igu´o que ocu ´ıa p incipalmen e
en momen os en los que discu ´ıan muchas pe sonas a la ez o si coincid´ıa
que la pe sona a anzaba m´as ´apido de lo espe ado en momen os en los que
la asa de im´agenes po segundo ca´ıa, po lo que la dis ancia que camin´o
37
la pe sona en e una imagen y o a es muy g ande como pa a ob ene un
´a ea de in e secci´on. Po an o, al no se capaz de asigna le esa nube a
ninguna pe sona exis en e, el sis ema conside a que es una nue a pe sona.
En la igu a 5.7, podemos obse a c´omo una pe sona es de ec ada como
una nue a, al es a ma cado el iden i icado de pe sona en azul, cuando
exis en im´agenes p e ias de esa pe sona. En es e caso, conocemos que una
pe sona no apa ece en la zona cen al espon ´aneamen e, sino que debe pasa
p ime o po los bo des de de ecci´on, po lo que llegamos a la conclusi´on
que no es una pe sona nue a, sino una que se encuen a ya en la imagen.
Hab ´ıa pues que econside a el m´e odo empleado pa a segui las pe sonas
con el in de con empla es os casos, p o ocados p incipalmen e po los da os
de en ada, sin emba go se decidi´o con inua sin soluciona lo y plan ea lo
como una posible mejo a ya que no comp ome ´ıa el obje i o p incipal de
e-iden i ica pe sonas.
Como se ha indicado, con es e paso ob enemos la in o maci´on o ganizada
y sepa ada a pa i de la que se end ´a que ex ae las ca ac e ´ıs icas. Es o se
ha hecho as´ı ya que el sis ema debe se capaz de unciona como m´ınimo con
dos uen es de en ada, es deci , necesi a de dos conjun os de da os pa a pode
compa a . Al sepa a el sis ema en di e en es aplicaciones independien es se
puede log a ene un p oceso en ejecuci´on pa a cada uen e de da os, que
adem´as pueden ejecu a se en di e en es m´aquinas, pa a un p ocesamien o
pos e io en la misma u o a m´aquina. Es o es impo an e debido al ele ado
cos e compu acional que ienen po lo gene al los sis emas que manejan
g an can idad de da os, ya que hay que ene en cuen a que es e sis ema
maneja ´acilmen e a ios Gigaby es de in o maci´on pa a g abaciones de pocos
minu os.
A la ho a de analiza el uncionamien o de la segmen aci´on de pe sonas se
obse ´o que, al y como se ap ecia en la igu a 5.10, en m´ul iples ocasiones,
las pe sonas se jun aban pa a pode pasa po la pue a a la ez. Es e caso no
es aba con emplado, o m´andose un conjun o solapado con eniendo pe sonas
p e iamen e segmen adas, lo cual de i aba en un allo de de ecci´on, ya que
adem´as, al sepa a se, s´olo se asignaban las im´agenes a una de las pe sonas y
el es o se de ec aban como nue os indi iduos. Es o se denomin´o la usi´on de
a ios suje os du an e el paso bajo el senso y se conside ´o algo impe a i o
como m´ınimo de ec a es os casos, ya que apo a ´ıa in o maci´on e ´onea.
Con el in de de ec a los casos en los que dos o m´as pe sonas se
usionaban, es deci , se jun aban an o como pa a o ma un solo blob en
38
Figu a 5.10: Ejemplo en el que se mues a el momen o en el que
a ias pe sonas se jun an pa a pode pasa y se de ec a ´a como una
usi´on.
la imagen, se decidi´o p ime o obse a las im´agenes cap u adas con el in
de analiza c´omo ocu ´ıan es os casos e in en a encon a alg´un pa ´on.
T as obse a de enidamen e las im´agenes, se lleg´o a la conclusi´on de que,
al p oduci se una usi´on, el ´a ea del blob c ec´ıa, y en ocasiones llegaba a se
mucho mayo que el doble que en la cap u a an e io . Po an o, se om´o como
medio de de ecci´on de la usi´on de pe sonas el ´a ea que ocupa cada pe sona
en base a la m´asca a an e io . Es deci , al busca in e secciones del blob
ac ual con las pe sonas que es ´an en memo ia, se compa a el ´a ea ocupada
po la pe sona en el o og ama an e io con el ac ual pa a, en el caso de habe
aumen ado al doble o m´as de su ama˜no an e io , se conside ado como una
usi´on, y a a es e caso apa e. Con es o se log ´o de ec a odas las usiones,
sin emba go, se p oduc´ıan alsos posi i os en los ex emos de las im´agenes
cuando, al en a una pe sona s´olo se encuen a en el ango de la c´ama a el
pie o una peque˜na pa e de la pie na. En es os casos, en la siguien e imagen,
al pasa a e se el es o del cue po, se p oduce un aumen o del ´a ea que ocupa
la pe sona, de ec ´andose como una usi´on. Con el in de e i a es os casos
que se p oduc´ıan con mucha ecuencia se decidi´o inco po a una condici´on
adicional al conside a como usiones s´olo la uni´on de dos o m´as pe sonas que
39
en una imagen an e io es aban bien de inidas. Si bien es o pod ´ıa implica
una limi aci´on a la ho a de de ec a usiones, hemos de ene en cuen a que
en los ex emos no se end ´ıa in o maci´on su icien e sob e las pe sonas de
o ma indi idual como pa a ga an iza una co ec a de ecci´on y ex acci´on
de la in o maci´on. A su ez, al y como se comen a ´a m´as adelan e, las nubes
de los ex emos no con ienen an a in o maci´on ´u il como el es o.
Una ez de ec ados los casos en los que se p oducen usiones de pe sonas,
es necesa io dis ingui las y segui las indi idualmen e pa a que, una ez
sepa adas, la de ecci´on y el seguimien o con inue no malmen e, de mane a
que no se p oduzca un allo de de ecci´on al sepa a se y las pe sonas no se
asignen co ec amen e a las mismas an es de p oduci se es a si uaci´on. Con
el in de sepa a las m´ul iples pe sonas que pueden encon a se en un blob
g ande se analiz´o la si uaci´on que p oduc´ıa es e caso.
An es de una usi´on exis en como m´ınimo dos pe sonas que ya han sido
de ec adas y segmen adas. Po an o, al p oduci se una usi´on, el ´a ea debe ´ıa
pode solapa se con odas las pe sonas que se han jun ado del o og ama
an e io . Es o lle ´o a implemen a , an es de segui a las pe sonas en los casos
de usi´on, una de ecci´on de alsos posi i os ya que, de de ec a una usi´on
debido a un aumen o s´ubi o del ´a ea que ocupa una pe sona, si en dicha ´a ea
s´olo puede solapa se con una pe sona de las que apa ecen en el o og ama
an e io , implica que no se a a de una usi´on, al y como se ha de inido, po
lo que se a a ´a como un caso no mal. Ap o echando es a comp obaci´on,
se decidi´o emplea es e mismo m´e odo pa a segui las pe sonas en blobs
usionados. Sin emba go, al con a io que en el caso an e io , en ez de
almacena como m´asca a del o og ama an e io el blob comple o usionado,
se almacena s´olo el ´a ea que in e sec a en e el blob usionado y el o og ama
an e io . Po un lado es o limi a el seguimien o, ya que se dispond ´a de un
´a ea meno pa a ealiza el siguien e solape, pe o es necesa io pa a ga an iza
que no exis en co espondencias con el ´a ea ocupada po o as pe sonas,
debido a no pode disce ni en el ´a ea ocupada po las pe sonas, que pa e
le co esponde a cada una, es deci , subdi idi el blob en blobs indi iduales.
Si bien con el m´e odo expues o se log ´o ealiza el co ec o seguimien o
de las pe sonas a´un p oduci´endose usiones, se lleg´o a la conclusi´on que de las
nubes pa ciales en las que hab´ıan a ias pe sonas jun as no se pod ´ıan ex ae
ca ac e ´ıs icas debido a no se capaz el sis ema de sepa a las. Se ealiz´o
una b´usqueda con el in de encon a m´e odos que pudie an se a˜nadidos
al mismo y mejo a la segmen aci´on en es os casos. Exis e un p oyec o de
40
in de ca e a, [Quesada D´ıaz, 2015], en el que se de ec an las cabezas y
de esa mane a se pod´ıa asegu a el n´ume o de pe sonas que hab´ıa en una
imagen, sin emba go, a´un es aba en desa ollo du an e la ealizaci´on de es e
p oyec o y eque ´ıa cambia m´ul iples pa es de las ases an e io es, po lo
que se desca ´o. Po o o lado, se encon ´o un a ´ıculo, [Zhang e al., 2012],
en el que se plan eaba un m´e odo pa a esol e segmen aciones basado en
el plan eamien o del algo i mo Wa e shed [Roe dink and Meijs e , 2001] de
mane a no supe isada y de o ma m´as e icien e, median e la simulaci´on de
inundaci´on del ´a ea y analizando las zonas en las que se acumula ´ıa agua. Se
decidi´o, debido a que po lo gene al se ob iene in o maci´on p e ia o pos e io
de las pe sonas usionadas, no implemen a ning´un ipo de segmen aci´on pa a
blobs usionados, al alo a la complejidad de esol e lo en compa aci´on a la
mejo a que se ob end ´ıa.
Finalmen e, las nubes pa ciales esul an es de usiones se almacena ´an
como si ue a un nue o indi iduo, sabiendo que es ´a compues o po m´ul iples
pe sonas, ya que ocu en casos en los que se p oduce una iden i icaci´on
co ec a de una de las pe sonas que se encuen a en uno de es os conjun os.
Po o o lado, es as nubes que ep esen an los suje os usionados no se
asigna ´an a las pe sonas que han sido segmen adas co ec amen e, con el in
de ene la in o maci´on con el meno uido o elemen os que puedan in e e i
a la ho a de ex ae las ca ac e ´ıs icas.
En el siguien e apa ado se a a ´an en de alle los aspec os que se han
enido en cuen a a la ho a de de e mina lo que ca ac e iza ´a a una pe sona en
el sis ema, pa iendo de las nubes pa ciales que han sido ob enidas, las cuales,
se ecue da, se han olcado en disco median e una es uc u a o ganizada en
ca pe as.
5.5. Ca ac e izaci´on de la iden idad
En es a secci´on se explica ´an las di e en es ap oximaciones al p oblema
de ca ac e iza la iden idad de un indi iduo con la in o maci´on ob enida
en las ases an e io es. En es e pun o con iene eco da que se dispone de
m´ul iples nubes pa ciales pa a cada pe sona que camina bajo el senso ,
pudiendo pasa a ias eces la misma pe sona y siendo de ec ada como
pe sonas di e en es cada ez ya que en las ases an e io es no exis e ning´un
m´e odo de iden i icaci´on, s´olo se ealiza un seguimien o de las ayec o ias.
Tal y como se ha is o en la secci´on 1.2.2, exis en m´ul iples mane as
41

pa a ca ac e iza la iden idad de una pe sona, y po an o, se capaz de
econoce la. A d´ıa de hoy ya exis en m´ul iples sis emas que emplean es e ipo
de in o maci´on pa a ealiza una iden i icaci´on, al y como se ha mos ado
en la secci´on 1.3. Sin emba go, pa a es e p oyec o se decidi´o impone una
es icci´on impo an e con espec o a dichos sis emas, no se pod ´a cap a la
pa e on al un indi iduo, po lo que no se dispond ´a de la imagen de la ca a
de las pe sonas con el in de p ese a su in imidad y e i a , en la medida de
lo posible almacena in o maci´on sensible.
A con inuaci´on se de alla ´an las di e en es ca ac e ´ıs icas de una pe sona
que se ex aje on de las nubes de pun os, si bien, al y como se comen a ´a
m´as adelan e, no odas se incluye on en el sis ema inal.
5.5.1. Ca ac e ´ıs icas ´ısicas
Las pe sonas po lo gene al se di e encian unas de o as po sus asgos
o ca ac e ´ıs icas ´ısicas. Como se ha indicado en el apa ado an e io , no
se dispone de la in o maci´on de la ca a de los indi iduos, po lo que se
han de ex ae o o ipo de ca ac e ´ıs icas. Pa iendo de lo expues o en
[Lo enzo Na a o e al., 2013a] se pueden conside a los da os como al u a,
el ´a ea, el olumen p oyec ado o la elocidad como ca ac e ´ıs icas ´ısicas de
la pe sona que pueden se de u ilidad a la ho a de dis ingui la. Si bien se
expond ´an de o ma independien e las ca ac e ´ıs icas ex a´ıdas, muchas de
ellas se ex aen de o ma conjun a al analiza las nubes pa ciales, siendo
algunas medidas p ocesadas despu´es pa a ene en cuen a odos los alo es
ob enidos y da un esul ado m´as iable.
Al u a
En p ime luga se in en ´o ex ae la in o maci´on sob e la al u a de la
pe sona ya que, en compa aci´on con o as ca ac e ´ıs icas, puede conside a se
como la m´as b´asica y que debe inco po a se obliga o iamen e. Adem´as de
ca ac e iza la iden idad, es un indicado que pe mi e desca a pe sonas
que engan una di e encia de al u a muy g ande pues o que, po lo gene al,
una pe sona no su e cambios muy ap eciables en la al u a, si no enemos en
cuen a posibles cambios en el calzado o en el peinado.
Pues o que pa imos, pa a cada pe sona, de m´ul iples nubes pa ciales,
disponemos de muchas al u as di e en es pa a un mismo indi iduo que
sabemos a p io i que es el mismo. Es o se debe, como se ap ecia en la igu a
5.11, al ango de isi´on de la c´ama a ya que, en los ex emos, que es ´an
42
Figu a 5.11: Todas las nubes pa ciales que ep esen an a una
pe sona, cada una en un colo .
ep esen adas como las p ime as y las ´ul imas nubes de la pe sona, en e
o as, no suele apa ece la cabeza ya que al en a y al sali la pe sona del
ango de de ecci´on, s´olo se ap ecian sus pies y pie nas. Po an o, es as nubes
no son ep esen a i as de la al u a de la pe sona. Pa a esol e es e p oblema
se plan e´o i eco iendo odas las nubes disponibles sob e la pe sona e i
ob eniendo la al u a a pa i del pun o m´as al o que co esponde a la pe sona,
e i gua dando las es medidas mayo es con el in de pode ealiza un
p omedio. T as ealiza es a ope aci´on, los esul ados ob enidos no e an los
espe ados, ya que se ob en´ıan al u as mayo es a dos me os y medio, po lo
que e an e ´oneas al no co esponde es a al u a a ninguna de las pe sonas que
igu an en las im´agenes. Se decidi´o pues, analiza en p o undidad los da os
de la nube de pun os ealizando un his og ama de las al u as de cada pun o
pa a alo es de al u a comp endidos en e 300 y 3000 mil´ıme os, ob eniendo
los esul ados que pueden e se en la igu a 5.12. A su ez, es o si i´o pa a
analiza las zonas del cue po que e an m´as isibles pa a el senso en base
a la posici´on del indi iduo. Po ejemplo, pa a la igu a 5.12(a) enemos el
his og ama de al u a cuando el indi iduo se encuen a ce ca del ex emo del
ango de de ecci´on el cual nos indica que hay un ele ado n´ume o de pun os
pa a pa e de la cabeza, el o so y las pie nas, eniendo menos in o maci´on
sob e el pelo. Po o o lado, la igu a 5.12(b), ep esen ando un indi iduo bajo
el senso , nos e ela que hay mucha in o maci´on sob e el pelo y los homb os,
eniendo mucha menos in o maci´on del o so y las pie nas en compa aci´on
43
con el caso an e io .
(a) His og ama de p o undidad de pe sona ce ca del ex emo de de ecci´on del senso .
(b) His og ama de p o undidad de pe sona bajo el senso .
Figu a 5.12: His og amas de la p o undidad a la que se encuen an
los pun os.
Analizando los esul ados del his og ama de al u as se obse ´o que
segu´ıan apa eciendo alo es esp´u eos con al u as que no se co esponden
con la al u a de la pe sona. Pa a pode ob ene un alo iable de la al u a
se decidi´o ealiza un his og ama de al u as pa a cada nube pa cial, lo cual
pe mi e ob ene una ep esen aci´on de las di e en es al u as que apa ecen en
la nube. Se obse ´o que los alo es esp´u eos son alo es aislados, y aunque a
eces apa ecen algunos con la misma al u a, no ienden a habe muchos
en una misma al u a, o en al u as p ´oximas. Po o o lado, se obse ´o
que pa a al u as muy ce canas a la al u a eal de la pe sona exis ´ıa una
g an acumulaci´on de pun os, lo cual se co esponde con los pun os que
ep esen an la pa e al a de la cabeza, que es ´an ap oximadamen e a la misma
44
al u a. T as descub i es a pa icula idad del p oblema, ue sencillo encon a
una soluci´on al mismo. Se op ´o po eco e los his og amas, desde al u as
mayo es a meno es, buscando acumulaciones de pun os, po lo que, de llega
a una al u a de e minada, se examinan las 20 meno es posiciones del ec o ,
las cuales ep esen an un ango de 2 cen ´ıme os, buscando acumulaciones
de pun os. De encon a se m´as de 20 pun os en dicho ango, se oma ´a esa
como la al u a de la pe sona en dicha nube pa cial.
Finalmen e, as ob ene pa a cada nube pa cial la al u a, nos quedamos
con las es al u as mayo es pa a luego ealiza el p omedio. Es e p omedio
se ´a la al u a que se conside a que iene la pe sona y se almacena ´a pa a, en
pasos pos e io es, ecupe a la con el in de ealiza la e-iden i icaci´on.
´
A ea
O a in o maci´on que puede se de in e ´es es el ´a ea que ocupa la pe sona
en la escena, ya que pe mi i ´ıa dis ingui en e pe sonas m´as o menos
oluminosas. Con el in de ob ene es a in o maci´on se plan ea on di e en es
m´e odos. En p ime a ins ancia se in en ´o con a el n´ume o de pun os de
la pe sona pa a luego ob ene el p omedio, sin emba go, debido a que en
cada imagen se puede dispone de una pa e del cue po di e en e a las que
apa ecen en o a im´agenes, sumado al hecho de que las nubes en los ex emos
de la ayec o ia s´olo dan in o maci´on de las pie nas, no se conside ´o como
un buen m´e odo pa a ob ene el ´a ea.
O a ap oximaci´on ue limi a la selecci´on de pun os a la ho a de
conside a los pa a calcula el ´a ea de solamen e los pun os de la cabeza, po
lo que se pod ´ıa ap oxima el ´a ea de esa zona. En es e caso enemos el mismo
p oblema an e io con espec o a la acumulaci´on de los pun os pa a ob ene
una media, sal o po el hecho de que la cabeza no su e an os p oblemas
de i ados de las de ecciones en los ex emos y las oclusiones como en b azos
y pie nas. T as analiza el ´a ea de la cabeza ob enida en di e en es casos de
pe sonas iguales se ap eciaban di e encias ele adas. Po ello, se desca ´o es e
m´e odo de ob enci´on del ´a ea.
Finalmen e, se op ´o po ob ene un ´a ea meno , seleccionando la pa e
al a de la cabeza y calculando el ´a ea de dicha zona. A su ez, pa a ello
se decidi´o no ealiza un p omedio, debido a las g andes di e encias que se
encuen an en e dis in as nubes, as´ı que se ob u o el ´a ea ´unicamen e de la
nube pa cial de cada pe sona en la que la al u a de la misma sea mayo . Pa a
elegi qu´e pun os oma en conside aci´on se decidi´o con a aquellos que se
45
Figu a 5.16: Resul ado de gene a el modelado de una pe sona a
pa i de m´ul iples nubes pa ciales.
Desg aciadamen e, el esul ado que se ob en´ıa no e a sa is ac o io ya que, en
un p incipio no se ob en´ıa ninguna malla y luego, as ajus a los pa ´ame os
de la unci´on, la imagen ob enida no e a una ep esen aci´on de la pe sona.
Como se puede ap ecia en la igu a 5.16, se ob iene una igu a simila a un
bus o, el cual es a unido a una g an supe icie, po lo que no se gene a una
malla con s´olo la igu a de la pe sona.
Debido a lo expues o, si bien el gene a un modelo de una pe sona se ´ıa
muy posi i o y apo a ´ıa bas an e in o maci´on ´u il, debido a los p oblemas
que se encon a on se decidi´o no inco po a lo al sis ema inal, aunque se
man iene como un m´odulo independien e que pod ´ıa unciona co ec amen e
de ene im´agenes con menos uido y si s´olo enemos en cuen a el o so de la
pe sona, el cual iende a mo e se menos que las ex emidades en las im´agenes
ob enidas.
5.6. Almacenamien o de las ca ac e ´ıs icas
An e io men e se han explicado las di e en es ca ac e ´ıs icas que se
in en a on ex ae de las pe sonas, qued´andonos inalmen e con los da os de
la al u a y el colo de la pe sona, debido a lo poco ´u il o los p oblemas que
daban o as ca ac e ´ıs icas que se conside a on. Po an o, se ha de ex ae ,
52

p ocesa y almacena la in o maci´on que desc ibi ´a a una pe sona de alguna
mane a.
En p ime luga , as ob ene la al u a y el ´a ea, se p ocede a ealiza
los his og amas de las nubes pa ciales cuya al u a supe a el 90 % de la
al u a de la pe sona, lo cual llama emos his og amas ´alidos. Reco demos
que se ealizan cua o his og amas en base a las cua o secciones de inidas
an e io men e. Cada his og ama es almacenado en disco en un iche o de
ipo XML, en el o ma o de iche os de OpenCV, con el in de simpli ica
la lec u a y esc i u a de los mismos. En es e iche o se almacena el ´a ea
de la nube pa cial, que se ep esen a como el ´a ea que ocupa la zona que
conside amos como el pelo, la al u a m´axima de la pe sona en dicha nube
y los cua o his og amas de mane a sepa ada. Es os a chi os que con ienen
los his og amas se almacena ´an de o ma consecu i a en base al o den de las
im´agenes de en ada.
Una ez almacenados los his og amas pa ciales de la pe sona, se gene a ´a
o o iche o de ipo XML. En ´el se almacena ´a el n´ume o de la pe sona
asignado pa a dicha c´ama a, la al u a, el ´a ea y el n´ume o de his og amas
´alidos que iene la pe sona. De es a mane a se conoce el n´ume o m´aximo de
his og amas que exis en, los cuales se encuen an almacenados en la misma
u a que las nubes pa ciales y el iche o con los da os de la pe sona. En
es e pun o, una ez p ocesadas odas las pe sonas de ec adas, se ienen
almacenadas odas las ca ac e ´ıs icas como alo es num´e icos, educiendo,
de mane a muy conside able el ama˜no de la in o maci´on asociada a cada
pe sona si lo compa amos con la ase en la que se dispon´ıa de las nubes de
pun os.
5.7. M´ul iples c´ama as
Has a aho a no se ha a ado el ema del uncionamien o de la cap u a de
da os desde m´ul iples uen es ya que an s´olo se ha explicado indi idualmen e
el uncionamien o de cada pa e. Si bien es cie o que no ha sido necesa io
a´un, es imp escindible pa a pode ealiza compa aciones, al y como se
de alla ´a en la secci´on 5.8, el ob ene da os desde di e en es c´ama as, o la
misma en di e en es momen os.
Tal y como se ha explicado an e io men e, la in o maci´on que se ob iene
es un olumen conside able de da os, po lo que se ha sepa ado el sis ema
53
en di e en es m´odulos o p og amas que pueden ejecu a se de mane a
independien e, siemp e que se les p opo cione la en ada de da os adecuada a
cada uno de ellos, az´on po la que se uelca en disco oda la in o maci´on en
las e apas in e medias. Po an o, cada ejecuci´on independien e se conside a
una c´ama a di e en e. Es deci , pa a cada c´ama a se ejecu a ´an los pasos
expues os en las secciones an e io es y la in o maci´on esul an e se ´a la que se
p ocese y se conside e como una c´ama a. En la ase de compa aci´on, explicada
en la secci´on 5.8, se ´a donde se ca guen al mismo iempo los da os de odas
las c´ama as en el mismo p oceso, con el in de busca las simili udes en e
las pe sonas de las di e en es c´ama as.
La en aja que apo a plan ea as´ı el sis ema es que las c´ama as no ienen
que es a conec adas al mismo iempo ni en el mismo equipo. S´olo es necesa io
ecoge los da os y se pod ´an analiza pos e io men e en cualquie equipo.
Es o ambi´en pe mi e que el p oceso de con e si´on de los da os y la ex acci´on
de las ca ac e ´ıs icas, que son los p ocesos m´as cos osos compu acionalmen e
y los que ocupan m´as espacio en memo ia, se hagan de mane a dis ibuida
en el equipo que con ola cada c´ama a, pa a luego s´olo ene que ans e i
la in o maci´on necesa ia pa a la e-iden i icaci´on al equipo que se enca gue
de busca coincidencias.
5.8. B´usqueda de co espondencias
Una ez se dispone de la in o maci´on necesa ia pa a cada pe sona y
al menos dos uen es di e en es de da os, que puede aduci se en dos
c´ama as o en una c´ama a en di e en es momen os, llega el momen o de
busca coincidencias. Siguiendo el modelo empleado en el es o de ases del
p oyec o, se decide c ea un m´odulo independien e que ealice es a a ea, y
que, al in oca lo, se le pase po pa ´ame os la u a de in o maci´on de cada
c´ama a, de mane a que se ins ancia ´an an as c´ama as o uen es de da os
como pa ´ame os.
An es de explica el uncionamien o, debemos ene en cuen a la
in o maci´on de la que se dispone en es e pun o. Pa a cada pe sona se conoce
su al u a, su ´a ea y los his og amas. Reco demos que las nubes de pun os
con en´ıan mucha in o maci´on, lo cual ocupaba demasiada memo ia. A lo
la go de las di e en es e apas es a in o maci´on se ha ido esumiendo pa a, en
es e pun o ene , pa a cada pe sona, si desp eciamos el ama˜no ocupado po
la es uc u a de los da os, dos alo es eales. Si suponemos que una pe sona
puede ene has a 25 his og amas ob enemos que el ama˜no ocupado po
54
cada pe sona puede se de un m´aximo de:
(3 ∗128 ∗32bi s)∗4∗25 + 64bi s = 150Kby es
, eniendo en cuen a que pa a cada his og ama enemos 3 canales con 128 bins
de alo es eales, pa a cada una de las 4 pa es en las que se ha di idido a la
pe sona. Se puede ap ecia que la educci´on de la in o maci´on es conside able.
Es o se u o en cuen a a la ho a de plan ea la ca ga de los da os en es e
m´odulo de compa aci´on ya que, con es e ama˜no, nos podemos pe mi i
ca ga odas las pe sonas de una c´ama a en memo ia, siemp e que se a e de
un n´ume o azonable de pe sonas ya que un equipo mode no iene memo ia
su icien e pa a maneja es a can idad de da os.
A con inuaci´on se plan e´o de ini una es uc u a pa a ca ga en memo ia
odos los da os que se encon aban en disco, y se emple´o la es uc u a
ep esen ada en la igu a 5.17. Como puede obse a se, se ins ancia ´an
an as c´ama as como sea necesa io, que se ´an iden i icadas po un alo
en e o y, usando las lis as p opo cionadas po C++, se de ine la lis a
de pe sonas que han sido de ec adas po dicha c´ama a. A con inuaci´on
enemos que cada pe sona almacena ´a la u a en la que se encuen an sus
his og amas, un iden i icado de la pe sona a˜nadido manualmen e, con el in
de, pos e io men e pode calcula la asa de acie os o allos del sis ema,
el n´ume o de his og amas que se dispone pa a dicha pe sona, los da os
de al u a y el ´a ea, y inalmen e la lis a de los his og amas que es a ´an
o denados. Cada ipo His og ama con end ´a la al u a m´axima de la pe sona
pa a dicho his og ama y los his og amas de cada secci´on. De es a mane a,
una ez ca gados odos los da os desde el disco, se puede accede a oda la
in o maci´on disponible pa a cada c´ama a, a a ´es de la es uc u a plan eada,
ya que con end ´a odo lo necesa io pa a la compa aci´on con o as pe sonas.
Es o nos pe mi e ene los da os o ganizados en lis as y en clases sepa adas,
e i libe ando da os que dejen de se ´u iles con o me se aya ejecu ando el
p og ama, en caso de se necesa io.
En la ase de compa aci´on, se de ini ´an y ca ga ´an los da os de odas las
c´ama as pasadas como a gumen os al p og ama en base a la es uc u a que
se acaba de explica . En es e pun o hemos de acla a que la compa aci´on se
ealiza ´a de pa en pa de c´ama as, es deci , no se busca ´a simul ´aneamen e
en odas las c´ama as. Se decidi´o hace lo de es a mane a pa a encuad a es e
en el ipo de p oblema de e-iden i icaci´on denominado mul i- e sus-mul i
sho . Po lo an o, de ca a a la ejecuci´on, pa a cada pe sona de la c´ama a 1
del pa de c´ama as, end emos que busca en e un conjun o de pe sonas de
55
Figu a 5.17: Es uc u as de da os empleadas en el m´odulo de
compa aci´on.
la c´ama a 2. Es o se llama en el campo de la e-iden i icaci´on la mues a y
la gale ´ıa espec i amen e. Lo que se espe a ob ene es, pa a cada mues a
una lis a o denada de pe sonas de la gale ´ıa en base a su simili ud. Po ello,
debemos condensa a´un m´as la in o maci´on pa a exp esa la simili ud de una
pe sona en base a o a median e un alo . Es deci , la salida que se ob end ´ıa
se ´ıa una abla en la que se end ´an an as ilas como mues as y an as
columnas como pe sonas hay en la gale ´ıa, en la que apa ece ´an los di e en es
alo es que miden la simili ud o dis ancia en e cada pe sona. Sin emba go,
es e ipo de salida no es la adecuada pa a analiza la asa de acie os del
sis ema, po lo que se decidi´o gene a una ma iz bina ia del mismo ama˜no
que la abla mencionada. Pa a cada ila, end emos o denadas las pe sonas
de la misma mane a que la abla, sin emba go, en el caso de coincidi con la
iden idad, sea cual sea la posici´on, se pond ´a como alo en ese pun o un 1, y
si no, un 0. Es o se puede hace ya que du an e las g abaciones se ano a on
las iden idades de las pe sonas y se a˜nadi´o dicha in o maci´on con el in de
au oma iza la gene aci´on de los esul ados, los cuales se explica ´an en la
siguien e secci´on.
Tal y como se ha comen ado en apa ados an e io es, ocu en muchos
56
casos de usiones, algunos incluso, a pesa de de ec a se, no pueden se
manejados co ec amen e, po lo que se decidi´o man ene algunas pe sonas
usionadas como un indi iduo ´unico de ca a al sis ema. Es o es as´ı, ya que,
al y como se analiza ´a en de alle m´as adelan e, es posible la e-iden i icaci´on
de un suje o en un g upo de pe sonas usionadas. Se u o que analiza
indi idualmen e odas las pe sonas sepa adas po el sis ema pa a encon a
es os casos de usiones y e ique a co ec amen e las que apa ecen pa a luego,
al comp oba la iden idad a la ho a de gene a la ma iz bina ia, pe mi i
que el indi iduo que se busca se encuen e en e un conjun o de pe sonas y
se ea e lejado en dicha ma iz.
Reco demos pues que nos basa emos en la al u a y los his og amas
disponibles de cada suje o pa a ob ene una medida de dis ancia que pode
usa . En p ime luga , debemos esol e la compa aci´on de his og amas de
cada pa e. Se decidi´o hace uso de los his og amas de es ins an es de
iempo pa a cada pe sona. Desde el pun o de is a de la lis a, es os se ´ıan el
p ime o, el cen al y el ´ul imo. El p ime o ep esen a el indi iduo en ando,
po lo que se pueden ap ecia los colo es de la pa e on al, el cen al es
aquel con al u a m´axima, es deci , el pun o en el que pasa m´as ce ca del
senso , pa a pode ap ecia bien el pelo y la cabeza, y el ´ul imo es en el que
a saliendo del ´a ea de de ecci´on, po lo que se dispone de la in o maci´on
de colo de la pa e ase a de la pe sona. En odos es os his og amas hay
su icien e in o maci´on ep esen a i a ya que, eco demos que p o ienen de la
ase an e io y es ´a ep esen ado como m´ınimo el 90 % del cue po.
Pa a compa a los di e en es his og amas se hizo uso de la unci´on
compa eHis de OpenCV, ya que los his og amas, a pesa de habe sido
calculados manualmen e en ez de con unciones de la biblio eca, son
compa ibles con los de OpenCV y adem´as, se puede indica a la unci´on
median e un pa ´ame o que emplee di e en es medidas de dis ancia pa a
calcula su di e encia, siendo las que se encuen an disponibles: la co elaci´on,
Chi-Cuad ado, in e secci´on y Bha acha yya:
In e secci´on [Zhang and Canosa, 2014]: Dis ancia en la que se
compa an los elemen os del mismo conjun o ealizando la in e secci´on
de los dos his og amas a compa a .
in e sec(H, H0) =
n
X
i=1
min(Hi, H0
i)
Co elaci´on [Ma ´ın Reyes, 2015]: Medida de dis ancia que compa a
los mismos elemen os de dos conjun os la cual e ie e a una elaci´on
57

es ad´ıs ica que implica dependencia.
co ela ion(H, H0) = Pn
i=1(Hi−¯
H)(H0
i−¯
H0)
pPn
i=1(Hi−¯
H)2Pn
i=1(H0
i−¯
H0)2
Chi-Cuad ado [Zhang and Canosa, 2014]: Dis ancia que compa a los
elemen os del mismo conjun o de o igen es ad´ıs ico en la que se iene
en cuen a que la di e encia en e un conjun o peque˜no puede se m´as
impo an e que la di e encia de o as conjun os m´as g andes.
χ2(H, H0) =
n
X
i=1
2(Hi−H0
i)2
Hi+H0
i
Bha acha yya [Naik e al., 2009]: Medida de dis ancia que compa a
los mismos elemen os de dos conjun os, en la que se mide la simili ud
de dos dis ibuciones de p obabilidad.
Bha acha yya(H, H0)=1−
u
u
n
X
i=1 pHiH0
i
pPn
i=1 HiPn
i=1 H0
i
T as hace p uebas con los di e en es m´e odos de dis ancia, se obse ´o
que el m´e odo de Bha acha yya daba los mejo es esul ados. Adem´as, seg´un
se ecoge en [Ma ´ın Reyes, 2015], de los m´e odos de los que disponemos se
a a de uno de los ecomendados en ´e minos de e-iden i icaci´on en el caso
de his og amas. Cabe des aca que se hacen compa aciones de cada pa e
del cue po de o ma indi idual, es deci , eniendo en cuen a que se ex aen
da os de es ins an es, se compa an con uno a uno con los de dos pe sonas,
cada his og ama de cada pa e del cue po con el co espondien e de la o a
pe sona. Sin emba go, pueden ocu i casos en los que no exis an pun os
su icien es pa a una secci´on y que la compa aci´on de his og amas indique
que los colo es son independien es, algo que ocu e p incipalmen e en los
ex emos. Es o se denominan alo es pe didos, ya que no se dispon´ıa de da os
su icien es, algo que suele ocu i en an´alisis es ad´ıs icos. Como se indica en
[Na a o Pas o , 1998], es o no debe se un p oblema pa a con inua con el
an´alisis ya que se suele asigna un alo a cada da o pe dido y con inua con el
an´alisis. Exis en muchos m´e odos di e en es pa a impu a los alo es e incluso
se p opone el uso de edes neu onales pa a dicho in. Es o supon´ıa des ia se
del obje i o p incipal del p oyec o, po lo que se plan e´o in e i el alo a
pa i de la compa aci´on de o o de los his og amas con la misma secci´on,
algo que mejo ´o la asa de acie os, po lo que se solucion´o el p oblema que
58
p o ocaban los alo es pe didos.
Una ez ob enidos los esul ados de la compa aci´on de his og amas se
puede con inua con el p oceso de compa aci´on en base al es o de da os.
Tal y como se ha comen ado an e io men e, enemos la al u a y el ´a ea,
desp eciando es e ´ul imo da o debido a que, as las p uebas ealizadas, no
es ep esen a i o de la pe sona. Po an o, s´olo se end ´a en cuen a la al u a,
apa e de los his og amas de colo . En p ime luga , se in en ´o poda los
esul ados ya que a p io i sabemos que, po lo gene al, si la al u a en e dos
pe sonas di ie e mucho, no son la misma pe sona, po lo que se es ableci´o
que si la di e encia de al u a en e la mues a y el candida o de la gale ´ıa e a
mayo de dos cen ´ıme os, se desca a ´ıa el candida o y en caso con a io se
es ablece ´ıa un alo de dis ancia en base a un c´alculo ponde ado en e la
di e encia de al u a y el colo . Sin emba go es e ipo de esul ados no e a el
deseado ya que es o no pe mi ´ıa ob ene los esul ados con o me al es ´anda
en es e ipo de p oblemas, en los que odo depende del alo de la di e encia y
no se desca a ning´un candida o. Po ello se decidi´o asigna pesos a odos los
da os compa a i os pa a ob ene un ´unico alo de di e encia, asignando un
mayo peso a la al u a que a los colo es, sin emba go, se ob en´ıa una asa de
acie o meno al 30 % debido a que, a´un a pesa de ene al u as di e en es,
en´ıan colo es muy simila es y en´ıa alo es de di e encia muy simila es al
compa a lo con la pe sona que en e ec o e a la misma. Analizando las medidas
de di e encia pa a es a ap oximaci´on se cons a ´o que no e a la adecuada.
Se decidi´o en onces ene en cuen a lo que se sabe a p io i del p oblema,
y es que una pe sona no suele cambia espon ´aneamen e de al u a, po lo
que se debe p io iza en cie o modo las pe sonas que ienen al u as m´as
ce canas, ya que exis en m´as p obabilidades de que sea un buen candida o.
Pa a in en a simula es o, se decidi´o es ablece una asignaci´on de pesos y
c´alculo de dis ancia a iable, en base a la al u a, simpli ic´andolo a dos ipos
de c´alculos y pesos, uno pa a candida os con al u as muy ce canas, y o o
pa a el es o. El p ime caso, pa a un candida o de al u a ce cana enemos
que la dis ancia Dis se calcula de la siguien e mane a:
Dis 1= (Dis IT o so +Dis IP ie nas +Dis F T o so +Dis F P ie nas +Dis CT o so)
∗0,14 + Dis CP elo ∗0,08 + Dis CCabeza ∗0,2
en la que Dis IT o so ep esen a la dis ancia en e los his og amas del inicio del
o so, Dis IP ie nas la dis ancia en e los de las pie nas en el inicio, Dis F T o so
la dis ancia en e los his og amas inales del o so, Dis F P ie nas la dis ancia
59
en e los ´ul imos de las pie nas, Dis CT o so la dis ancia en e los his og amas
del pun o cen al de mayo al u a del o so, Dis CP elo, la dis ancia en e los
del pelo del pun o cen al y Dis CCabeza, la dis ancia en e los his og amas
de la secci´on de la cabeza del pun o cen al. Como se ap ecia median e los
pesos, se ob iene un esul ado en e 0 y 1, indicando median e 0 que se a a
de la misma pe sona y 1 que las pe sonas son o almen e di e en es.
Po o o lado, si el candida o iene una di e encia en al u a mayo a un
umb al, aplica ´ıamos o o c i e io pa a calcula la dis ancia, en el que s´ı
enemos en cuen a la di e encia de al u a. Di Al u a, en el c´alculo. En es e
caso la dis ancia se ´ıa la siguien e:
Dis 2= (Dis IT o so +Dis IP ie nas +Dis F T o so +Dis F P ie nas +Dis CT o so)
∗0,1 + Dis CP elo ∗0,05 + Dis CCabeza ∗0,15 + Di Al u a ∗0,3
De es a mane a, a pesa de exis i una di e encia en la al u a, se iene
en cuen a a la ho a de halla la dis ancia al asigna le un peso. Es e m´e odo
de c´alculo se emple´o as p oba m´ul iples ap oximaciones y analizando los
alo es de dis ancia que se ob en´ıan, an o el alo inal como la simili ud
en e cada his og ama. Fue de esa mane a po la que se asigna on los
pesos que igu an pa a cada pa e. Se debe a que se obse ´o que exis ´ıa
un pa ´on y que los colo es ob enidos en cie as zonas e an m´as iables pa a
la e-iden i icaci´on que o os, como po ejemplo el colo de la cabeza. Sin
emba go, algo que so p endi´o ue que el colo del pelo no a oja a muy
buenos esul ados ya que, no exis ´ıa an a a iedad en las mues as y muchos
indi iduos en´ıan colo es simila es, los cuales, al pasa po el p oceso de
educci´on del colo , se ol ´ıan muy simila es.
Tal y como se ha indicado, el m´e odo de compa aci´on empleado no se
escogi´o de mane a a bi a ia, sino que se hicie on m´ul iples p uebas en las
que se ue on descub iendo las zonas que mejo es alo es de dis ancia daban
pa a la misma pe sona, es deci , se bas´o en el m´e odo de p ueba y e o
pa a i mejo ando el p oceso has a consegui un m´e odo que die a buenos
esul ados en las mues as que se dispon´ıan. A con inuaci´on se de alla ´an los
esul ados que se ob u ie on.
60
Cap´ı ulo 6
Resul ados de las p uebas
En es e cap´ı ulo se de alla ´an los di e en es esul ados que se ob u ie on
una ez se comple a on odas las ases del sis ema y se p oba on odas en
conjun o. Es o lle ´o a u iliza di e en es espacios de colo a la ho a de ealiza
los his og amas, y a los cambios mencionados en la e apa de b´usqueda de
co espondencias sob e los di e en es m´e odos pa a calcula las dis ancias.
Pa a mos a los esul ados ob enidos, ep esen ados median e la asa de
acie os del sis ema, se ealiz´o una peque˜na unci´on en MATLAB con el in de
gene a unos esul ados m´as legibles, empleando g ´a icas. Pa a la ealizaci´on
de las p uebas se analiza on im´agenes en las que se ecogen 121 ayec o ias
de pe sonas bajo el senso , p oduci´endose el paso de las mismas pe sonas en
di e en es ocasiones. Las im´agenes se encuen an di ididas en dos conjun os,
omando uno como mues a, ep esen ando una g abaci´on de es minu os
de du aci´on y o o como gale ´ıa de cua o minu os y medio de du aci´on.
6.1. Espacio de colo RGB no malizado
En p ime luga se op ´o po cambia el espacio de colo RGB al RGB
no malizado ya que, en es e espacio de colo , la luminancia no se encuen a
como una componen e independien e. Con el in de minimiza a iaciones de
colo debidas a cambios de la iluminaci´on, se decidi´o ealiza es a con e si´on,
la cual se calcula de la siguien e mane a:
=R
R+G+Bg=G
R+G+Bb=B
R+G+B
La p ime a p ueba que se ejecu ´o ue compa a odas las pe sonas que se
encon aban en el g upo de las mues as con odos los del g upo de la gale ´ıa,
61
Figu a 6.6: Resul ados de la p ueba en la que se modi ica el umb al
de al u a.
6.2. Espacio de colo HSV
Pa iendo de las conclusiones de [Ma ´ın Reyes, 2015], se decidi´o emplea
el espacio de colo HSV. En es e esquema, una de sus componen es, el
alo , ep esen a la luminancia, po lo que, de p oduci se al e aciones en la
iluminaci´on de la escena, s´olo es a componen e se e ´a a ec ada. Po an o,
se puede igno a el alo del colo , y an solo ene en cuen a las componen es
H y S, el ma iz y la sa u aci´on a la ho a de hace los his og amas, los cuales
son in a ian es a las condiciones lum´ınicas. Pa a ealiza la con e si´on desde
los alo es RGB se decidi´o hace uso de la unci´on disponible en la biblio eca
PCL, Poin XYZRGB oXYZHSV, la cual pa a un pun o dado en RGB, gene a
uno equi alen e en HSV, pudiendo a con inuaci´on accede a las componen es
H, S y V pa a gene a los his og amas co espondien es.
La p ime a p ueba que se ealiz´o empleando es e espacio de colo se hizo
modi icando el ango de alo es del ma iz del colo , es deci , la componen e
68

H, a la mi ad pasando de 360 a 180 posibles alo es, man eniendo el ango
de la sa u aci´on e igno ando el alo del colo . Empleando es os alo es pa a
ealiza los his og amas se ob u o el esul ado que se mues a en la igu a
6.7.
Figu a 6.7: Resul ados de la p ime a p ueba empleando el espacio
de colo HSV y H[0-180].
Tal y como se puede ap ecia , no se han p oducido cambios signi ica i os
en la asa de acie os pa a los dos p ime os candida os; sin emba go, pa a los
es p ime os candida os se ap ecia una mejo a en los acie os del sis ema. Po
o o lado, los esul ados con o me se explo an m´as candida os son simila es
a los ob enidos en el espacio de colo RGB.
A con inuaci´on se decidi´o modi ica el alo de la componen e S, la
sa u aci´on, y educi lo a la mi ad, de mane a que se end ´ıan 50 posibles
alo es, en ez de 100, con el in de analiza si el segui educiendo el espec o
de colo es iene e ec os posi i os en la iabilidad de los esul ados. T as es e
cambio, se ob u o el esul ado mos ado en la igu a 6.8.
69
Figu a 6.8: Resul ados del espacio de colo HSV pa a H[0-180] y
S[0-50].
En es e caso, al igual que pa a la p ueba an e io , no se p odujo un cambio
en los dos p ime os candida os, pe o s´ı se p oduce un lige o empeo amien o
de la asa de acie o pa a los es p ime os. Es o puede indica que educi
la componen e S puede educi la iabilidad de los esul ados que gene a el
sis ema. Po ello, se decide educi la componen e H a´un m´as y man ene
el ango o iginal pa a la componen e S. Habiendo disminuido a 100 posibles
alo es el ma iz se ob u o el esul ado de la igu a 6.9.
Al examina el esul ado de es a p ueba, se puede ap ecia que se
ha ob enido el mismo esul ado pa a los his og amas con un ango de la
componen e H de 180 alo es, el mos ado en al igu a 6.7, y pa a un ango
de 100, es deci , el de la igu a 6.9. Al con a io de lo espe ado, no se ha
p oducido ninguna mejo a.
70
Figu a 6.9: Resul ados del espacio de colo HSV pa a H[0-100] y
S[0-100].
6.3. An´alisis de esul ados
Tal y como se ha podido cons a a en la secci´on an e io , a pesa de
ealiza m´ul iples p uebas del sis ema ajus ando di e en es pa ´ame os, no
se ha log ado ob ene una buena asa de acie o pa a el p ime candida o,
ob eniendo un 53 % en el mejo caso. Sin emba go se ha ob enido una asa
del 75 % en el mejo caso pa a la apa ici´on de la pe sona buscada en e los
es p ime os candida os, llegando has a un 84 % pa a los cinco p ime os
candida os con m´as pa ecido al indi iduo buscado, seg´un el sis ema.
Pa a pode in e p e a es os esul ados hemos de ene en cuen a que
muchos de los da os que se hab´ıan plan eado ex ae de los indi iduos, como
el ´a ea o el olumen de la misma, no han dado buenos esul ados a la ho a de
ealiza la compa aci´on, eniendo pues que desca a es a in o maci´on. Es o
ha p o ocado que el sis ema dependa en exceso de la in o maci´on de colo ,
la cual su e muchos cambios y p o oca e o es en la e-iden i icaci´on en el
71
caso en el que el indi iduo lle e alguna p enda de di e en e colo en e cada
c´ama a. Po o o lado, hemos de ene en cuen a el ele ado uido que poseen
las im´agenes, lo cual de i a en una posible al a de p ecisi´on o allos en la
de ecci´on de la p o undidad y en el colo .
A pesa de habe encon ado es os con a iempos, se han in en ado
iden i ica las di e en es e apas que son suscep ibles de se mejo adas, al
y como se de alla en la secci´on 7.1 donde a su ez se p oponen soluciones,
m´e odos al e na i os y o as posibles opciones pa a ca ac e iza a cada
indi iduo que pod ´ıan hace mejo a de o ma signi ica i a el sis ema,
p opo cionando esul ados m´as iables.
72
Cap´ı ulo 7
T abajo u u o y conclusiones
Es e p oyec o se ha ealizado con el in de ob ene un sis ema que
pe mi a e-iden i ica pe sonas en base a sus ca ac e ´ıs icas ´ısicas. A lo
la go del desa ollo se han encon ado algunos p oblemas que no han podido
esol e se comple amen e, sin emba go, se han in en ado aba ca y se han
p opues o soluciones a muchos de ellos. Es as soluciones o mejo as pod ´ıan
se omadas en conside aci´on con el in de aumen a la asa de acie o en
la e-iden i icaci´on, o aplica el sis ema desa ollado a cie as a eas que en
un p incipio no se hab´ıan plan eado, pe o que, de lle a se a cabo cie as
modi icaciones el sis ema pod ´ıa ene m´ul iples aplicaciones.
7.1. Mejo as del sis ema
Tal y como se ha indicado an e io men e, du an e algunas de las ases
del sis ema se han encon ado imp e is os que impidie on u iliza cie os
da os u ob ene cie a in o maci´on ´u il, que en un p incipio se plan e´o como
indispensable a la ho a de ca ac e iza a una pe sona. A con inuaci´on se
plan ea ´an las posibles mejo as en las di e en es pa es del p oyec o que,
pod ´ıan aplica se de con inua con el mismo.
7.1.1. Disposi i o de cap u a
En p ime luga , como bien se ha exp esado en di e sas ocasiones, el
disposi i o de cap u a, la c´ama a Kinec no posee una esoluci´on muy g ande,
ni un ni el de de alle o p ecisi´on su icien e. Es o se ap ecia en la can idad
de uido de los da os que es a p opo ciona. Al comienzo del desa ollo del
p oyec o, se decidi´o usa es e senso , a´un sabiendo sus limi aciones ya que, en
ese momen o, e a de las mejo es opciones que pod´ıan conside a se y exis ´ıa
73

una ex ensa documen aci´on sob e su uso. Sin emba go, m´as adelan e se lanz´o
al me cado una nue a Kinec , la cual en´ıa una mayo esoluci´on y p ecisi´on
en compa aci´on con su p edeceso a, llegando incluso a es ima el pulso de
una pe sona median e los cambios que se p oducen en la piel.
Una posible mejo a se ´ıa emplea senso es con mayo esoluci´on como el
mencionado, el cual a´un no dispone de con olado es o iciales pa a su uso
desde un o denado , ya que no exis i ´ıa an o uido en las im´agenes y no se
end ´ıan an os pun os en la imagen de colo sin da os de p o undidad, al y
como ocu e con la c´ama a u ilizada.
7.1.2. De ecci´on y segmen aci´on
En la ase de de ecci´on y segmen aci´on es posible aplica algunas mejo as
con el in de e i a alsas de ecciones, al y como se ha comen ado. Se
pod ´ıa inclui el sis ema de de ecci´on de cabezas de [Quesada D´ıaz, 2015]
pa a e i a que cambios en el en o no en o pezcan la de ecci´on. A su ez,
la de ecci´on de cabezas se ´ıa de u ilidad pa a aumen a la iabilidad la
de ecci´on de pe sonas usionadas, es deci , dos pe sonas que pasan jun as,
pe o que en im´agenes an e io es apa ec´ıan sepa adas. Reco demos que es e
compo amien o es aba con olado en es e p oyec o, sin emba go, no se
di e encia el ´a ea que pe enece a cada pe sona en el ´a ea usionada, lo cual
acili a ´ıa el seguimien o de la pe sona.
7.1.3. Ca ac e izaci´on
A lo la go del desa ollo se ha cons a ado lo complicado que ha esul ado
ob ene ca ac e ´ıs icas ´ısicas de la pe sona, debido p incipalmen e a la al a
de p ecisi´on del senso , lo cual se aduce en alo es muy di e en es pa a
di e en es mediciones de la misma pe sona. Po ello, es e apa ado se ´ıa
muy impo an e al obje o de que el sis ema uncione bien e-iden i icando
a pe sonas du an e di e en es d´ıas, debido a la al a dependencia de los
da os de colo , al y como se ha desa ollado en el p oyec o. Es a al a
de da os se ´ıa uno de los pun os que se pod ´ıa mejo a si nos basamos en
[Quesada D´ıaz, 2015], donde se de ec a el sexo de la pe sona y se ob ienen
alo es de ci cula idad de la cabeza. Po o o lado enemos la ex u a que
ep esen a el modelo de la pe sona, el cual no se gene aba co ec amen e
debido p incipalmen e al uido del senso . Se ´ıa in e esan e a˜nadi es a
in o maci´on como ca ac e ´ıs icas ´ısicas con el in de analiza si se p oduce
un aumen o conside able en la asa de acie o, ya que lo espe able es que
mejo e en cie a medida.
74
7.2. Posibles aplicaciones del sis ema
Si bien el p oyec o iene como obje i o log a un sis ema uncional, no se
ha enido en cuen a que sea un p oduc o que pueda usa se de o ma di ec a.
Se a a de in en a ealiza un sis ema que pod ´ıa ene m´ul iples usos en
di e en es ´a eas.
En p ime luga podemos pensa en una g an supe icie que desee analiza
las zonas po las que pasan los clien es y de qu´e mane a. De ene un n´ume o
conside able de senso es ins alados, se ´ıa posible iden i ica a cada indi iduo
que pasa bajo el ´a ea de de ecci´on, pudiendo as´ı sabe , as analiza oda la
in o maci´on, las zonas po las que ha pasado, lo cual pod ´ıa aduci se en las
zonas que m´as le a aen. Es o puede se de u ilidad en es udios de me cado,
ya que se pod ´ıan analiza las zonas que son m´as o menos a ac i as pa a los
clien es, y en el caso de mejo a el sis ema pa a inclui da os como el sexo,
se pod ´ıa hace un an´alisis en mayo p o undidad eniendo en cuen a el sexo
de los clien es.
En ´ambi os de segu idad, es e sis ema puede emplea se pa a segui a una
pe sona a lo la go de una zona con m´ul iples c´ama as, en el caso que se desee
sabe los luga es en los que ha es ado. Es o se ´ıa a´un m´as ´u il de log a
hace que el sis ema se ejecu e en iempo eal, algo que se pod ´ıa llega a
hace , eniendo en cuen a el iempo de p ocesamien o de los da os. Como se
ha indicado, cada m´odulo del sis ema es independien e y puede ene se un
equipo ejecu ando las p ime as ases y en iando los da os ca ac e ´ıs icos de
cada pe sona a un sis ema cen al, el cual eciba los da os de las c´ama as. A´un
as´ı, sigue suponiendo una ele ada ca ga compu acional a ene en cuen a.
Relacionado con lo an e io , en el caso de unciona en iempo eal, el
sis ema pod ´ıa usa se con o os ines ya que, has a aho a, nos hemos basado
en analiza el compo amien o de las pe sonas una ez han pasado po
las c´ama as. Sin emba go, pod ´ıa emplea se pa a busca alg´un pa ´on que
pudie a apa ece en el u u o. Pa a ejempli ica es a si uaci´on supongamos
un cen o come cial con m´ul iples c´ama as, donde se da la ci cuns ancia de
que un meno se sepa a de sus pad es y se pie de. El sis ema pod ´ıa usa se,
as cie as modi icaciones, pa a que, as in oduci los da os b´asicos de la
pe sona que se ha pe dido como la al u a ap oximada o el colo de su opa,
de ec e cuando alguien con dichas ca ac e ´ıs icas pasa bajo alguna de las
c´ama as lanzando un a iso, po lo que se pod ´ıa localiza ´acilmen e a la
pe sona pe dida.
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7.3. Conclusiones
Con es e p oyec o se ha que ido p opone y dise˜na un sis ema que
pe mi a e-iden i ica a pe sonas a pa i de las im´agenes cap u adas po
un senso ex e no sin ob ene im´agenes del os o de las mismas. Como se ha
podido comp oba , se ha log ado ob ene un sis ema uncional, sin emba go
las asas de acie o no son lo su icien emen e ele adas pa a log a que el
sis ema uncione de mane a o almen e au ´onoma, po lo que o ece una se ie
de candida os en e los que se puede encon a una pe sona que coincida con
la que se busca.
T as el desa ollo, se ha podido comp oba que el a amien o de im´agenes
puede se una a ea compleja a la ho a de p ocesa las y ex ae de ellas una
de e minada in o maci´on. Es o se debe a m´ul iples azones en e las que
podemos des aca que el senso que cap u a las im´agenes in oduce mucho
uido, gene ando alo es pe didos o in o maci´on e ´onea en cie os pun os.
Si a es o le sumamos el hecho de que el escena io puede su i al e aciones
y pueden ocu i casos que no es ´an con emplados, como po ejemplo que
dos pe sonas decidan pasa con sus cabezas jun as, comp endemos que es
necesa io que el sis ema enga una cie a ole ancia a allos.
As´ı pues, se ha p opues o y log ado un sis ema al e na i o a los que
pueden encon a se ac ualmen e en el me cado, si bien es e iene un in
di e en e y que in en a p ese a la in imidad de las pe sonas que son
g abadas, ya que a p io i se in en a no ob ene da os sob e el os o. A´un
as´ı, se condensa la in o maci´on sob e cada indi iduo de mane a que llegado
a un pun o del p oceso dejamos de abaja con las im´agenes ob enidas; se
cons uye un iche o de ex o con da os que desc iban las ca ac e ´ıs icas que
se conside an necesa ias pa a la pos e io e-iden i icaci´on, desconociendo la
iden idad eal de la pe sona, la cual, a e ec os del sis ema se ´a un n´ume o.
Po o o lado, se han in es igado y p opues o posibles mejo as o
m´e odos al e na i os pa a ealiza algunas de las ope aciones lle adas a
cabo po el sis ema, con el in de log a mejo es esul ados o apo a le o as
uncionalidades o u ilidades al mismo. De es a mane a se acla an las l´ıneas
u u as que pod ´ıan segui se pa a mejo a el sis ema y llega a hace lo un
p oduc o come cializable.
Finalmen e, como p oyec o acad´emico se puede conside a que se han
cumplido las expec a i as de un P oyec o de Fin de Ca e a en el que se
ha pues o en p ´ac ica oda la expe iencia p e ia de la que se dispon´ıa. La
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ealizaci´on del mismo ha esul ado una expe iencia en iquecedo a en cuan o a
los conocimien os que he adqui ido y a la expe iencia de ealiza un p oyec o
de una cie a en e gadu a como es e, en el que se ap ecia la impo ancia de
la cons ancia en el abajo y la capacidad de esoluci´on de los p oblemas que
han su gido du an e el desa ollo. De es a mane a se ha podido comp oba
de p ime a mano c´omo se a desa ollando un p oyec o desde el momen o
en el que es una idea, pa a luego i omando o ma e i adap ´andose a las
ci cuns ancias o limi aciones que an su giendo du an e las di e en es ases
del desa ollo.
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