Idea de proyecto | (Detección robusta de peatones)

El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación que pueda detectar a los peatones de manera efectiva. El problema de la detección de objetos basada en el movimiento se puede dividir en dos partes:
a) Clasificación de características de peatones y no peatones
a) Detección de peatones en cada cuadro
b) Asociación de las detecciones correspondientes al mismo objeto a lo largo del tiempo

Herramienta: este proyecto se basa en el aprendizaje automático. Podemos proporcionar un conjunto de datos de imágenes de peatones y no peatones como datos de entrenamiento para la herramienta de software que extraerá características importantes utilizando el clasificador Adaboost o SVM, etc. y una combinación similar de características fuertes/importantes. se sacará para el procesamiento posterior. Podemos usar Python o Matlab como herramienta de construcción para este sistema.

Implementación: la implementación de una herramienta de este tipo depende de dos factores: métodos de extracción de características y detección de objetos.
Por lo tanto, puede usar varios clasificadores disponibles en línea y también leer sobre el algoritmo básico de extracción de características.

Investigación: Detectar humanos en imágenes es una tarea desafiante debido a su apariencia variable. Este es un tema de investigación en auge que aún continúa para la vigilancia de grandes multitudes en aplicaciones en tiempo real. Las áreas de investigación incluyen procesamiento de imágenes, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Referencias:
IEEE Transaction paper en https://lear.inrialpes.fr/people/triggs/pubs/Dalal-cvpr05.pdf
Survey Paper: http://www.thesai.org/Downloads/Volume5No10/Paper_7-A_Survey_of_Pedestrian_Detection_in_Video.pdf

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