Gait recognition from multiple view-points

A la finalización de la tesis, la principal conclusión que se extrae es que la forma de andar permite identificar a las personas con una buena precisión (superior al 90 por ciento y llegando al 99 por ciento en determinados casos). Centrándonos en los diferentes enfoques desarrollados, el método basado en características extraídas a mano está especialmente indicado para bases de datos pequeñas en cuanto a número de muestras, ya que obtiene una buena precisión necesitando pocos datos de entrenamiento. Por otro lado, la aproximación basada en deep learning permite obtener buenos resultados para bases de datos grandes con la ventaja de que el tamaño de entrada puede ser muy pequeño, permitiendo una ejecución muy rápida. El enfoque incremental está especialmente indicado para entornos en los que se requieran añadir nuevos sujetos al sistema sin tener que entrenar el método de nuevo debido a los altos costes de tiempo y energía. Por último, el estudio de consumo nos ha permitido definir una serie de recomendaciones para poder minimizar el consumo de energía durante el entrenamiento de las redes profundas sin penalizar la precisión de las mismas. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 14 de diciembre 2018.Arquitectura de Computadores Resumen tesis: La identificación automática de personas está ganando mucha importancia en los últimos años ya que se puede aplicar en entornos que deben ser seguros (aeropuertos, centrales nucleares, etc) para agilizar todos los procesos de acceso. La mayoría de soluciones desarrolladas para este problema se basan en un amplio abanico de características físicas de los sujetos, como pueden ser el iris, la huella dactilar o la cara. Sin embargo, este tipo de técnicas tienen una serie de limitaciones ya que requieren la colaboración por parte del sujeto a identificar o bien son muy sensibles a cambios en la apariencia. Sin embargo, el reconocimiento del paso es una forma no invasiva de implementar estos controles de seguridad y, adicionalmente, no necesita la colaboración del sujeto. Además, es robusto frente a cambios en la apariencia del individuo ya que se centra en el movimiento. El objetivo principal de esta tesis es desarrollar un nuevo método para la identificación de personas a partir de la forma de caminar en entornos de múltiples vistas. Como entrada usamos el flujo óptico que proporciona una información muy rica sobre el movimiento del sujeto mientras camina. Para cumplir este objetivo, se han desarrollado dos técnicas diferentes: una basada en un enfoque tradicional de visión por computador donde se extraen manualmente características que definen al sujeto y, una segunda aproximación basada en aprendizaje profundo (deep learning) donde el propio método extrae sus características y las clasifica automáticamente. Además, para este último enfoque, se ha desarrollado una implementación basada en aprendizaje incremental para añadir nuevas clases sin entrenar el modelo desde cero y, un estudio energético para optimizar el consumo de energía durante el entrenamiento

A weakly-supervised approach for discovering common objects in airport video surveillance footage

Object detection in video is a relevant task in computer vision. Standard and current detectors are typically trained in a strongly supervised way, what requires a huge amount of labelled data. In contrast, in this paper we focus on object discovery in video sequences by using sets of unlabelled data. Thus, we present an approach based on the use of two region proposal algorithms (a pretrained Region Proposal Network and an Optical Flow Proposal) to produce regions of interest that will be grouped using a clustering algorithm. Therefore, our system does not require the collaboration of a human except for assigning human understandable labels to the discovered clusters. We evaluate our approach in a set of videos recorded at the outdoor area of an airport where the aeroplanes park to load passengers and luggage (apron area). Our experimental results suggest that the use of an unsupervised approach is valid for automatic object discovery in video sequences, obtaining a CorLoc of 86.8 and a mAP of 0.374 compared to a CorLoc of 70.4 and mAP of 0.683 achieved by a supervised Faster R-CNN trained and tested on the same dataset.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech