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La Media Móvil es muy común en el ámbito del análisis de series temporales, principalmente para analizar los cambios en los valores bursátiles. En este trabajo, la Media Móvil se utilizará en otro contexto, para mitigar los errores en los resultados de seguimiento de peatones en videovigilancia. Para detectar peatones se utilizó la técnica de extracción de características HOG y el clasificador SVM. Para nuestro análisis, utilizamos la base de datos proporcionada por el proyecto CAVIAR (Context Aware Vision using Image-based Active Recognition) de la Universidad de Edimburgo. Los resultados…mehr

Produktbeschreibung
La Media Móvil es muy común en el ámbito del análisis de series temporales, principalmente para analizar los cambios en los valores bursátiles. En este trabajo, la Media Móvil se utilizará en otro contexto, para mitigar los errores en los resultados de seguimiento de peatones en videovigilancia. Para detectar peatones se utilizó la técnica de extracción de características HOG y el clasificador SVM. Para nuestro análisis, utilizamos la base de datos proporcionada por el proyecto CAVIAR (Context Aware Vision using Image-based Active Recognition) de la Universidad de Edimburgo. Los resultados fueron positivos, especialmente cuando los peatones se movían verticalmente en la escena de la base de datos utilizada.
Autorenporträt
Karin Satie Komati enseigne à l'Ifes Campus Serra depuis 2012. Elle est titulaire d'un diplôme en informatique et en génie électrique, d'un master en informatique et d'un doctorat en génie électrique, tous obtenus à l'UFES. Gabriel Luiz Bianchi est titulaire d'une licence en systèmes d'information de l'Ifes Campus Serra.