En esta tesis doctoral se realiza un estudio sobre distintas técnicas y algoritmos existentes en la actualidad en
el campo de la visión artificial aplicadas a la videovigilancia, y se han desarrollado nuevos algoritmos, aplicando
técnicas de tratamiento de señales, y más concretamente de tratamiento de imágenes, para un sistema de videovigilancia de
segunda generación. Con dichos algoritmos se ha conseguido desarrollar un sistema con una gran fiabilidad, reduciendo la
probabilidad de error del sistema, especialmente en sistemas de videovigilancia donde los equipos empleados, especialmente
los sistemas de captación de imágenes, no son de gran calidad. Al mismo tiempo, se ha conseguido reducir la complejidad
computacional de los algoritmos, lo que nos permite cumplir con las restricciones de funcionamiento en tiempo real de un
sistema de segunda generación. En concreto, la tesis doctoral se ha centrado en el estudio y desarrollo de nuevos esquemas
de procesado en los siguientes aspectos relacionados con la vigilancia a partir de secuencias de vídeo: ?Esquemas de
detección de movimiento a partir de una serie de secuencias de vídeo captadas por una videocámara estándar. Los algoritmos
desarrollados en este apartado tratan de determinar de la forma más precisa posible cuando se están produciendo eventos
extraños en la escena observada por la videocámara, como movimientos o comportamientos anómalos de los elementos en la
escena, que merezcan la atención de los operadores, para tratar de evaluar la actividad en la zona observada y actuar en
consecuencia. ?Esquemas de estimación de distancia a partir de una secuencia estéreo captada por dos cámaras de vídeo
independientes trabajando simultáneamente. Estos algoritmos determinan, a partir del análisis de dos imágenes simultáneas
de la misma escena captada desde distintos puntos de vista, la distancia a la que se encuentran los objetos en la escena
del sistema de captación de imágenes. Como el algoritmo únicamente se centra en los objetos detectados, el tiempo de
cálculo se ve notablemente reducido, a la vez que se reduce el número de falsas correspondencias y errores por oclusiones.
?Esquemas de cálculo de profundidades a partir del desenfoque de la imagen. Respecto al apartado anterior, las técnicas de
estimación de distancias mediante el desenfoque tienen la ventaja de que sólo necesitan una imagen de la escena para poder
calcular la profundidad de los objetos. De esta forma, es posible reducir el precio del sistema, a costa de reducir la
precisión de la medida que, en general, suele ser peor que en sistemas estéreo de dos cámaras. ?Esquemas de clasificación
de formas. A partir de los objetos detectados, ya sea mediante detección de movimiento o cualquier otro esquema, se ha
desarrollado un algoritmo capaz de clasificar dichos objetos dentro de un grupo de formas determinado
