My articles and publications --(full text, click here. You may be asked to sign up --it is free) --Mis publicaciones (texto completo: http://ipn.academia.edu/AdolfoGuzman Quizá le pida suscribirse --es gratis) Mi página Web -- (click here) -- My Web page (http://alum.mit.edu/www/aguzman). ALGUNOS VIDEOS SOBRE LO QUE HAGO. Conferencia 'Ciudad inteligente, con conectividad y tecnología' (oct. 2010), parte 1 (15min), parte 2 (8min), parte 3 (9min), parte 4 (2min). Entrevista por redCudiMéxico, 2012: aquí (11 min). Avances en Inteligencia Artificial, entrevista en la Univ. IBERO, Puebla, 2013. Pulse aquí (53min). Video in the series "Personalities in the history of ESIME" (for the 100 years anniversary of ESIME-IPN, in Spanish) about Adolfo Guzman": 2014, click here. (1h)
Entrevista "La visión de los egresados del IPN, a 80 años de la creación del IPN y 100 años de la creación de la ESIME, 2014: ver en youtube (1h). Seminario sobre "Big Data" (la Ciencia de Datos). 2014. Pulse aquí (56min). Seminar on "Big Data", in English, 2014. Click here (56min). Algunos trabajos sobre Minería de Datos y sus Aplicaciones (CIC-IPN, 2016): pulse aquí (5min). El auge y el ocaso de las máquinas de Lisp (Plática en la Reunión Anual 2016 de la Academia Mexicana de Computación): pulse aquí (56min). Entrevista sobre la funcionalidad y competitividad de Hotware 10: 2016, aquí (6 min). Adolfo Guzmán Arenas, Ingeniero Electrónico e investigador del Centro de Investigación en Computación del IPN, conversó sobre su trayectoria y la importancia de las ciencias aplicadas para el desarrollo del país. 2017, Canal 11, Noticias TV (30min). Cómo se construyó la primera computadora en el mundo de procesamiento paralelo con Lisp. Marzo 2018. https://www.youtube.com/watch?v=dzyZGDhxwrU (12 min). Charla "Historias de éxito en la computación mexicana", ciclo Códice IA. Entrevista a A. Guzmán, "Entre la vida y la academia": https://bit.ly/3sIOQBc (45 min). El CIC cumple 25 años. Pulse aquí (51min. Habla Adolfo: "Pasado y futuro del CIC": minutos 13.57 a 22.70 ).
Perfil en ResearchGate -- Adolfo Guzman-Arenas My URL in Google Scholar: http://scholar.google.com/citations?user=Nw5lSdEAAAAJ My ORCID number 0000-0002-8236-0469. Scopus Author ID 6602302516.

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Seguimiento de personas en multicámaras. César Olivares Espinosa

 El 28 de enero de 2023, en el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional, obtuvo su grado de Maestro en Ciencias el Ing. César Olivares Espinosa, defendiendo su tesis "Seguimiento de personas en Multicámaras". Su tesis puede consultarse aquí (texto completo).

RESUMEN. 

El incremento de videocámaras en los últimos años ha generado una cantidad de información tal que su análisis manual se vuelve virtualmente imposible, lo que abre la necesidad de un método para procesar esta información de manera automática y apoyar en las tareas que estas conllevan con respecto a motivos de seguridad.

     Un espacio vídeo vigilado en su mayoría se compone de más de una videocámara las cuales se posicionan de tal manera que abarquen la mayor área posible y que permiten la correcta identificación de personas a través de distintos vídeos. 

     En este trabajo se desarrolló un sistema con la capacidad de realizar el seguimiento de personas en un sistema multicámaras, generando trayectorias de posición de cada una manteniendo una misma identidad a lo largo de distintas zonas.    

     Para realizar esta tarea se desarrollaron módulos para la detección de personas en fotogramas de cada vídeo de manera paralela, la estimación de su posición dada su trayectoria pasada así como un módulo de memoria global para el intercambio de identidades e información a través de distintas videocámaras, entre otras técnicas para reducir la incertidumbre en fotogramas y la fragmentación de identidades.

     El sistema fue puesto a prueba con dos conjuntos de datos propios creados utilizando vídeos del Centro de Investigación en Computación del IPN, mostrando una robustez con respecto a la duración de los vídeos, el número de transiciones así como la detección de las personas, alcanzando un 87& y 86% de exactitud con respecto a la detección y valores de 60.17& y 48.9% en MOTA, señalando el buen desempeño del sistema así como la dificultad propuesta con los conjuntos de datos desarrollados.

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