Detección de peatones con variaciones de forma al caminar con Modelos de Forma Activa
Se provee un detector de peatones con el algoritmo modelos de forma activa (ASM), con las etapas entrenamiento (PDM) y ajuste (ASM). Con PDM, se marcan 50 landmarks y se extraen los perfiles de grises en la silueta de cada peatón en 137 imágenes (peatón 1 y peatón 2) aplicando los modos de variación...
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Universidad Autonoma del Estado de Mexico
2020
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oai:doaj.org-article:748c720752b94ca4ad415a71256d7e1b2021-11-11T14:46:41ZDetección de peatones con variaciones de forma al caminar con Modelos de Forma Activa1405-02692395-8782https://doi.org/10.30878/ces.v27n3a10https://doaj.org/article/748c720752b94ca4ad415a71256d7e1b2020-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10463384011https://doaj.org/toc/1405-0269https://doaj.org/toc/2395-8782Se provee un detector de peatones con el algoritmo modelos de forma activa (ASM), con las etapas entrenamiento (PDM) y ajuste (ASM). Con PDM, se marcan 50 landmarks y se extraen los perfiles de grises en la silueta de cada peatón en 137 imágenes (peatón 1 y peatón 2) aplicando los modos de variación (PCA). El aporte de este trabajo es el ajuste y detección de un peatón a pesar de las variaciones. Al final con los resultados evaluados con leave one out en cada imagen de 1 080 × 720 pixeles y con la métrica del error cuadrático medio (MSE) se obtiene un promedio total de 12.7 pixeles en la distancia de error entre los landmarks originales y los landmarks estimados.Juan Alberto AntonioMarcelo RomeroUniversidad Autonoma del Estado de Mexicoarticlemodelo de formas activasmarcadoajustevariaciones de formaScienceQSocial SciencesHENCiencia Ergo Sum, Vol 27, Iss 3 (2020) |
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modelo de formas activas marcado ajuste variaciones de forma Science Q Social Sciences H Juan Alberto Antonio Marcelo Romero Detección de peatones con variaciones de forma al caminar con Modelos de Forma Activa |
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Se provee un detector de peatones con el algoritmo modelos de forma activa (ASM), con las etapas entrenamiento (PDM) y ajuste (ASM). Con PDM, se marcan 50 landmarks y se extraen los perfiles de grises en la silueta de cada peatón en 137 imágenes (peatón 1 y peatón 2) aplicando los modos de variación (PCA). El aporte de este trabajo es el ajuste y detección de un peatón a pesar de las variaciones. Al final con los resultados evaluados con leave one out en cada imagen de 1 080 × 720 pixeles y con la métrica del error cuadrático medio (MSE) se obtiene un promedio total de 12.7 pixeles en la distancia de error entre los landmarks originales y los landmarks estimados. |
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