Projecte realitzat en col.laboració amb l'empresa Havas Media

Castellano: La segmentación y seguimiento de objetos en secuencias de vídeo desarrollan un papel importante dentro del tratamiento de imagen, pudiendo ser utilizados para diferentes propósitos como seguridad, la indexación o codificación de vídeo. En este proyecto se ha desarrollado un sistema de seguimiento y segmentación de objetos en secuencias de vídeo para ser utilizado en aplicaciones interactivas. El principal objetivo de las técnicas de segmentación es crear una partición en regiones de la imagen, mientras que las técnicas de seguimiento se encargan de generar la trayectoria de dicho objeto a través del tiempo, posicionando éste dentro de la imagen. La técnica propuesta para la segmentación y seguimiento de objetos de primer plano se basa en la utilización de modelos probabilísticos para modelar tanto el objeto de primer plano a segmentar, como el fondo que rodea al mismo. Debido a que se analizan secuencias grabadas con cámaras en movimiento, el fondo va a ser muy cambiante, por lo que será necesario actualizar estos modelos constantemente. Cada modelo se define mediante una combinación de Gaussianas de espacio y de color (SCGMM, Spatial Colour Gaussian Mixture Model). Utilizando un marco bayesiano y una regularización espacial mediante un algoritmo de graph cut, se asignará cada píxel a uno de los modelos (de primer plano o de fondo). Además, diversas secuencias de vídeo presentan cambios de iluminación bruscos provenientes de algún flash o cambio meteorológico. Estos cambios de iluminación modifican la media y varianza de las componentes de color de ciertas zonas de la imagen, siendo desconocido el tamaño de esta zona. Por este motivo, también se ha desarrollado un método para compensar dichos efectos, mejorando así los resultados en la detección del objeto.

English: The segmentation and object tracking in video sequences play a key role in image processing, which can be used for different purposes such as security, indexing or video coding. In this project a segmentation and object tracking system for video sequences has been developed to be used in interactive applications. The main objective of the segmentation techniques is to create a partition in regions of the image, while the tracking techniques are responsible for generating the trajectory of this object along the time, positioning the object inside the image. The proposed technique for the segmentation and object tracking is based on the use of probabilistic models that model the object to be segmented and the background close to it. Due to the fact that the sequences are recorded with moving cameras, the background will change, that is why it is necessary to update these models. Each model is defined as Spatial Colour Gaussian Mixture Model (SCGMM). Using a Bayesian framework and a spatial regularization through a graph cut algorithm, each pixel will be assigned to one of the models (foreground or background). Moreover, some video sequences present sudden changes of illumination which come from flashes or meteorological changes. These changes of illumination modify the mean and the variance of the colour components in certain areas of the image, being the size of these areas unknown. For this reason, a method has also been developed to compensate these effects, improving the results of the object detection.