I+D+i
Videovigilancia junto con un reconocimiento facial. En la Figura 3, se muestra conceptualmente el módulo. Para la identificación facial se requiere primero realizar una detección facial usando en el algoritmo de Viola-Jones [5]. Una vez se han localizado con precisión las regiones conteniendo la cara de los correspondientes sujetos, éstas se describen mediante SURF (Speeded-Up Robust Features) [6]. Final-
Figura 6. (a) Ejemplo de funcionamiento del sistema. A la izquierda de la figura, la imagen de color captada por la cámara RGB. A la derecha, el mapa de profundidad construido a partir de la información captada por el sensor infrarrojo. Se encuentra en escena un segundo sujeto (ID1) propietario de dos objetos (una taza y una mochila), junto con un objeto perteneciente a un primer sujeto (ID0) no presente en escena. En caso de interacción del sujeto ID1 (u otro distinto a ID0) con el objeto del sujeto ID0 se procederá a activar la correspondiente alarma de seguridad. (b) Ejemplo de identificación de interacción usuario-objeto. Un sujeto (ID1) en escena (a la izquierda de la imagen captado por la cámara y a la derecha el mismo sujeto en el mismo instante de tiempo tal como es captado por el sensor IR) interactuando con dos objetos pertenecientes a otro sujeto (ID0), una taza blanca y una figura metálica. La interacción indebida con el objeto figura metálica se está indicando con un rectángulo rojo, mientras que la taza, después de haberse interactuado también indebidamente con ella, ha sido desplazada de su posición original, lo cual será considerado hurto por el sistema.
mente, se procede a hacer la correspondencia probabilísti-
y determinar así si se trata de un obje-
de la orientación de la superficie en la
ca con las descripciones de caras de
to previamente identificado o si por el
vecindad de cada uno de los puntos
sujetos identificados y determinar con
contrario es desconocido por parte del
que conforman la superficie visible del
cuál se obtiene una mejor correspon-
sistema y se actualiza como nuevo ob-
objeto para una vista particular (Fast
dencia Figura 4.
jeto en la base de datos de elementos
Point Feature Histogram [4,5]) (Figu-
Reconocimiento de objetos: Las
del entorno. La información de forma
ra. 5).
regiones de la escena no consideradas
es directamente extraíble del mapa de
Resulta evidente pensar que en vi-
sujeto son categorizadas como objeto.
profundidad adquirido por el sensor in-
deovigilancia no tiene sentido tener
Así pues, dada la detección de una re-
frarrojo del dispositivo RGBD. Más con-
una pre-especificación de los objetos
gión objeto, se procede a describirlo
cretamente, el descriptor al cual hace-
a ser monitorizados o, aún menos, de
para, posteriormente, compararlo con
mos referencia se construye como un
los sujetos que aparecerán en escena.
otros objetos previamente reconocidos
histograma que resume las variaciones
Es por eso que se ha dotado al siste-