Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video

Autores
Pisani, Ximena; Gambini, María Juliana
Año de publicación
2011
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La evaluación de la eficiencia de un algoritmo de seguimiento de objetos en video es un desafío en el área de procesamiento de imágenes y adquiere mayor importancia cuando se trata de interpretación automática de secuencias de imágenes médicas, donde la precisión de los resultados es fundamental. Por otro lado, un sistema de medición de la performance de un método permite comparar diferentes algoritmos. En este trabajo de investigación se propone investigar diferentes medidas de evaluación del comportamiento de algoritmos de tracking que soporten oclusión. Comenzamos con la evaluación de un método rápido de seguimiento basado en conjuntos de nivel pero que no resuelve ecuaciones diferenciales sino que ajusta el contornos del objeto de interés en cada cuadro utilizando intercambio de pixels. La métrica utilizada está basada en el color de los pixels de la curva que forma el contorno.
Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
seguimiento de objetos en video
COMPUTER GRAPHICS
contornos activos
medidas de evaluación del comportamiento
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20056
Acceder
id SEDICI_acb12583d88ccaa48ce4ebd380f25376
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20056
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en videoPisani, XimenaGambini, María JulianaCiencias Informáticasseguimiento de objetos en videoCOMPUTER GRAPHICScontornos activosmedidas de evaluación del comportamientoLa evaluación de la eficiencia de un algoritmo de seguimiento de objetos en video es un desafío en el área de procesamiento de imágenes y adquiere mayor importancia cuando se trata de interpretación automática de secuencias de imágenes médicas, donde la precisión de los resultados es fundamental. Por otro lado, un sistema de medición de la performance de un método permite comparar diferentes algoritmos. En este trabajo de investigación se propone investigar diferentes medidas de evaluación del comportamiento de algoritmos de tracking que soporten oclusión. Comenzamos con la evaluación de un método rápido de seguimiento basado en conjuntos de nivel pero que no resuelve ecuaciones diferenciales sino que ajusta el contornos del objeto de interés en cada cuadro utilizando intercambio de pixels. La métrica utilizada está basada en el color de los pixels de la curva que forma el contorno.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2011-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf359-363http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20056spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-673-892-1info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:05Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20056Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:06.28SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
title Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
spellingShingle Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
Pisani, Ximena
Ciencias Informáticas
seguimiento de objetos en video
COMPUTER GRAPHICS
contornos activos
medidas de evaluación del comportamiento
title_short Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
title_full Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
title_fullStr Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
title_full_unstemmed Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
title_sort Medidas de evaluación para métodos de seguimiento de objetos en video
dc.creator.none.fl_str_mv Pisani, Ximena
Gambini, María Juliana
author Pisani, Ximena
author_facet Pisani, Ximena
Gambini, María Juliana
author_role author
author2 Gambini, María Juliana
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
seguimiento de objetos en video
COMPUTER GRAPHICS
contornos activos
medidas de evaluación del comportamiento
topic Ciencias Informáticas
seguimiento de objetos en video
COMPUTER GRAPHICS
contornos activos
medidas de evaluación del comportamiento
dc.description.none.fl_txt_mv La evaluación de la eficiencia de un algoritmo de seguimiento de objetos en video es un desafío en el área de procesamiento de imágenes y adquiere mayor importancia cuando se trata de interpretación automática de secuencias de imágenes médicas, donde la precisión de los resultados es fundamental. Por otro lado, un sistema de medición de la performance de un método permite comparar diferentes algoritmos. En este trabajo de investigación se propone investigar diferentes medidas de evaluación del comportamiento de algoritmos de tracking que soporten oclusión. Comenzamos con la evaluación de un método rápido de seguimiento basado en conjuntos de nivel pero que no resuelve ecuaciones diferenciales sino que ajusta el contornos del objeto de interés en cada cuadro utilizando intercambio de pixels. La métrica utilizada está basada en el color de los pixels de la curva que forma el contorno.
Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description La evaluación de la eficiencia de un algoritmo de seguimiento de objetos en video es un desafío en el área de procesamiento de imágenes y adquiere mayor importancia cuando se trata de interpretación automática de secuencias de imágenes médicas, donde la precisión de los resultados es fundamental. Por otro lado, un sistema de medición de la performance de un método permite comparar diferentes algoritmos. En este trabajo de investigación se propone investigar diferentes medidas de evaluación del comportamiento de algoritmos de tracking que soporten oclusión. Comenzamos con la evaluación de un método rápido de seguimiento basado en conjuntos de nivel pero que no resuelve ecuaciones diferenciales sino que ajusta el contornos del objeto de interés en cada cuadro utilizando intercambio de pixels. La métrica utilizada está basada en el color de los pixels de la curva que forma el contorno.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20056
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20056
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-673-892-1
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
359-363
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615798158524416
score 13.070432

Publicaciones similares