Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Martínez Carrillo, FabioGarzon Villamizar, Gustavo Adolfo2023-04-0620232023-04-0620192019https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14011El reconocimiento de acciones es una tarea fundamental en diferentes áreas del conocimiento y aplicaciones, tales como: sistemas de realidad virtual, aplicaciones de tele-vigilancia, control de multitudes, videojuegos, entre otros. Esta tarea consiste en etiquetar, identificar o segmentar espacialmente objetos de interés que desarrollan una acción durante un intervalo temporal específico en una secuencia de video. A pesar de los grandes avances reportados en el estado del arte para el reconocimiento autómatico de acciones, existen múltiples limitaciones en cuanto a la caracterización y representación de las acciones debido a la complejidad de los escenarios de captura y la variabilidad del entorno. Además, la variabilidad de la apariencia, la geometría y la cinemática de las acciones humanas representan un desafío hoy en día en la comunidad de visión por computador. El método propuesto presenta dos variaciones para calcular descriptores compactos de ocurrencias orientados a reconocer acciones en secuencias parciales de video. Para ello se obtienen trayectorias de movimiento que representan la actividad en desarrollo. Sobre ellas se aplica un proceso de conteo que se encuentra acotado por una región y se centra en cada trayectoria. En este sentido, se obtienen las ocurrencias de trayectorias vecinas respecto a cada centro, dentro de cada subregión acotada, o se codifican de manera binaria en caso de cumplir con un umbral determinado (Minimal number of trajectories MNT). Se obtiene una representación intermedia al construir un diccionario con 400 valores que luego se mapea a un histograma que codifica las características de la acción que se esté ejecutando. Los dos métodos obtienen resultados prometedores en la clasificación de acciones utilizando un histograma de dimensionalidad reducida.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessDescriptor Espacio TemporalReconocimiento De AccionesReconocimiento De PatronesDescriptores CompactosUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coSpatio-Temporal DescriptorAction RecognitionPattern RecognitionCompact Descriptor.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)