Surveillance and tracking in feature point region with predictive filter of variable state

La vigilancia en el mundo actual es un problema muy común en la visión computacional. Esta actividad se presenta en la literatura de dos maneras: primero, con la cámara y los objetos en movimiento (Behrad et al., 2000); segundo, con la detección de objetos en movimiento mediante una cámara estática (Lipton et al., 1998). Este artículo se centra en este último enfoque, cuyo objetivo es detectar el movimiento de los objetos en imágenes mediante la detección de diferencias temporales y definir la región de movimiento, que se analiza mediante una región creciente, seleccionando una región y rastreando el objeto. Una vez seleccionada la región, se determinan los puntos de interés mediante un detector de esquinas modificado de Harris et al. (1988). Se crea un banco de datos de referencia para su uso en el proceso de emparejamiento y la determinación de las características de los puntos correspondientes. Con estos puntos correspondientes, se pueden estimar los parámetros de movimiento de la región e inicializar el filtro de predicción (VSDF) en el ciclo de seguimiento. El método desarrollado aquí consiste en considerar el ciclo de seguimiento como un proceso de emparejamiento por correlación normalizada con la ayuda del filtro de predicción para ajustar las mediciones estimadas. Por lo tanto, se creó un método que permite el seguimiento de puntos de interés en una región de vigilancia, mediante un flujo de imágenes, con resultados significativos para implementar algoritmos adecuados en tiempo real. En esta etapa de nuestra investigación, se utilizaron Matlab y cámaras digitales convencionales para el diseño de prototipos de herramientas y la experimentación.