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http://hdl.handle.net/10609/7966
Títol: | Segmentación interactiva multi-clase de personas |
Autoria: | Primo González, Carlos |
Tutor: | Hernández Vela, Antonio Escalera, Sergio |
Altres: | Universitat Oberta de Catalunya |
Resum: | La segmentación de personas en imágenes es muy difícil debido a la variabilidad de las diferentes condiciones, como la postura que estas adopten, color del fondo, etc. Para realizar esta segmentación existen diferentes técnicas, que a partir de una imagen nos retornan un etiquetado indicando los diferentes objetos presentes en la imagen. El propósito de este proyecto es realizar una comparativa de las técnicas recientes que permiten hacer segmentación multietiqueta y que son semiautomáticas, concretamente en el caso de segmentación de personas. A partir de un etiquetado inicial idéntico para todos los métodos utilizados, se ha realizado un análisis de éstos, evaluando sus resultados sobre unos datos públicos, analizando 2 puntos: el nivel de interacción y la eficiencia. |
Paraules clau: | segmentació visió artificial GraphCut Random Walks |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Data de publicació: | 1-jun-2011 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
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Cprimog_TFC_0611.pdf | Memoria del proyecto | 2,82 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
CPrimog_TFC_Presentacion_0611.pdf | Presentación del proyecto | 906,51 kB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
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