Tesis doctoral de Jaime Gallego Vila
La segmentación de objetos de primer plano en secuencias de vídeo es una importante área del procesado de imagen que despierta gran interés por parte de la comunidad científica, ya que posibilita la detección de objetos que aparecen en las diferentes secuencias en análisis, y permite el buen funcionamiento de aplicaciones de alto nivel que utilizan esta segmentación obtenida como parámetro de entrada. la presente tesis doctoral titulada parametric region-based foreground segmentation in planar and multi-view sequences detalla, en las páginas que siguen, el trabajo de investigación desarrollado en este campo. % Esta área del procesado de imagen dedicada a la segmentation de objetos de primer plano en secuencias vídeo. en esta investigación se propone utilizar modelos probabilísticos paramétricos a nivel de píxel y a nivel de región para modelar las diferentes clases que participan en la clasificación de las regiones de la imagen: primer plano, fondo y en según que secuencias, las regiones de sombra. El desarrollo se presenta en los capítulos que siguen como una generalización de técnicas propuestas para la segmentación de objetos en secuencias 2d mono-cámara, al entorno 3d multi-cámara, donde se establece la cooperación de los diferentes sensores que participan en la grabación de la escena. de esta manera, diferentes escenarios han sido estudiados con el objetivo de mejorar las técnicas de segmentación para cada uno de ellos: en la primera parte de la investigación, se presentan métodos de segmentación para escenarios mono-cámara. Concretamente, se comienza tratando la segmentación de primer plano para cámara estática, donde se propone un sistema completo basado en la clasificación bayesiana entre el modelo a nivel de píxel definido para modelar el fondo, y los modelos a nivel de región creados para modelar los objetos de primer plano y la sombra que cada uno de ellos proyecta. La investigación prosigue con la aplicación de este método a secuencias grabadas mediante cámara en movimiento, donde la clasificación bayesiana se plantea entre las clases de fondo y primer plano, ambas caracterizadas con modelos a nivel de región, con el objetivo de obtener una segmentación robusta para este tipo de secuencias. la segunda parte de la investigación, se centra en la aplicación de estas técnicas mono-cámara a entornos multi-vista, donde varias cámaras graban conjuntamente la misma escena. Al inicio de dicho apartado, se propone una segmentación de primer plano en secuencias donde se combina una cámara de color con una cámara de profundidad en una clasificación que combina los diferentes modelos probabilísticos creados para el fondo y el primer plano en cada cámara, a partir de la fiabilidad que presenta cada sensor. La investigación prosigue proponiendo métodos de segmentación de primer plano para entornos multi-vista en salas inteligentes. En estos apartados se diseñan dos sistemas donde la segmentación de primer plano y la reconstrucción 3d se combinan para mejorar los resultados de cada uno de estos procesos. Las propuestas finalizan con la presentación de un sistema de segmentación multi-cámara donde se centraliza la información del objeto a segmentar mediante el diseño de un modelo probabilístico 3d. los resultados presentados en cada uno de los sistemas, demuestran que la segmentación de primer plano y la reconstrucción 3d pueden verse mejorados en estos escenarios mediante el uso de modelos probabilisticos paramétricos para modelar los objetos a segmentar, introduciendo así la información disponible del objeto en un marco de clasificación bayesiano.
Datos académicos de la tesis doctoral «Parametric region-based foreround segmentation in planar and multi-view sequences«
- Título de la tesis: Parametric region-based foreround segmentation in planar and multi-view sequences
- Autor: Jaime Gallego Vila
- Universidad: Politécnica de catalunya
- Fecha de lectura de la tesis: 14/10/2013
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Montserrat Pardas Feliu
- Tribunal
- Presidente del tribunal: jordi González sabaté
- Carlos Cuevas rodríguez (vocal)
- (vocal)
- (vocal)