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   <ow:Publication rdf:about="oai:riuma.uma.es:10630/19200">
      <dc:title>Herramienta para el etiquetado de objetos en secuencias de video</dc:title>
      <dc:creator>Rodríguez Maldonado, José</dc:creator>
      <dc:contributor>Luque-Baena, Rafael Marcos</dc:contributor>
      <dc:contributor>Molina-Cabello, Miguel Ángel</dc:contributor>
      <dc:subject>Video</dc:subject>
      <dc:subject>Kalman, Filtro de</dc:subject>
      <dc:subject>Imágenes, Tratamiento de las</dc:subject>
      <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
      <dc:subject>Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
      <dc:description>Uno de los tres pilares sobre los que se sustenta la inteligencia artificial es la&#xd;
disponibilidad de datos públicos etiquetados. En el campo de la visión por ordenador&#xd;
puede llegar a resultar muy complicado, y sobre todo costoso, conseguir datos&#xd;
fiables y etiquetados, llegando a consumir casi la totalidad de recursos y tiempo&#xd;
en un proyecto. Revisando el estado del arte de las tecnologías disponibles para el&#xd;
etiquetado de datos distinguimos dos vertientes: enfoques automáticos, que no consiguen&#xd;
generar datos fiables, o enfoques manuales, centrados en buscar la perfección&#xd;
en el etiquetado que resultan muy costosos.&#xd;
En este proyecto, se ha desarrollado una herramienta para generar conjuntos de&#xd;
datos etiquetados a partir de secuencias de videos que permitirá etiquetar datos de&#xd;
una forma bastante fiable y rápida.&#xd;
Para poder etiquetar los datos de una forma semi-automática seguimos un procedimiento&#xd;
de 3 fases. En primer lugar el programa detecta los objetos que aparecen en&#xd;
las imágenes y extrae las trayectorias de los objetos en movimiento. A continuación,&#xd;
etiquetamos a mano las diferentes trayectorias. Finalmente, el programa extraerá&#xd;
para cada trayectoria tanto su etiqueta como todas las apariciones del objeto en los&#xd;
diferentes fotogramas del vídeo.&#xd;
Con el filtro de Kalman detectamos las trayectorias del los objetos a lo largo del&#xd;
vídeo, que a su vez son detectados en la imagen mediante una segmentación que&#xd;
está basada en mapas auto-organizados. Envolveremos nuestro desarrollo bajo una&#xd;
interfaz pensada para que sea fácil de utilizar. El código de la aplicación ha sido implementado&#xd;
en Matlab, que es un lenguaje que destaca por su versatilidad y rapidez&#xd;
al trabajar con imágenes. La interfaz se basa también en Matlab, concretamente usa&#xd;
la librería Matlab appdesigner para el diseño de interfaces.</dc:description>
      <dc:date>2020-01-20T12:39:08Z</dc:date>
      <dc:date>2020-01-20T12:39:08Z</dc:date>
      <dc:date>2019-12</dc:date>
      <dc:date>2020-01-20</dc:date>
      <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
      <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/19200</dc:identifier>
      <dc:language>spa</dc:language>
      <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
      <dc:rights>open access</dc:rights>
      <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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