MODELO EN TIEMPO REAL DE DETECCIÓN DE ACCIONES VIOLENTAS EN SECUENCIAS DE VIDEO CON VIF Y HORN SCHUNCK

Proponer un método para la detección en tiempo real de acciones violentas en secuencias de video.

La detección de acciones violentas se torna en un gran desafío cuando es realizada manualmente. Además, esta tarea requiere de un gran esfuerzo, ya que precisan ser vigiladas varias cámaras, labor que debe ser ejecutada las 24 horas del día, lo que exigiría que siempre exista alguna persona, en todo momento, observando las pantallas de monitoreo, además de la poca capacidad natural de una persona para prestar atención.

De esta forma se plantea el desarrollo de un método basado en Violent Flow (ViF) y el algoritmo de flujo óptico Horn-Schunck para la detección de acciones violentas en secuencias de video. El método propuesto será evaluado en comparación a algoritmos conocidos como ViF, STIP y MoSIFT. Además, será evaluado en una base de datos de Películas, juegos de Hockey y Multitudes.

A diferencia de otros proyectos financiados que utilizan tecnologías actuales para la generación de sistemas de vigilancia y control de los mismos, este proyecto se centra en aplicar las nuevas tecnologías de inteligencia artificial en la detección de acciones violentas, optimizando algoritmos existentes para lograr una mejor eficiencia y eficacia al momento de la identificación.

Se tendra como resultado un método que pueda detectar en tiempo real acciones violentas (peleas). Este es el punto de partida para la implementación futura de un software que detecte violencia a través de las camaras de seguridad.

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