Comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método de Otsu para la detección de personas
En procesos de detección por imágenes en las que existe variación de luminosidad entre pixeles, se requieren técnicas que permitan obtener valores óptimos y adaptables de umbral ante dichas variaciones. Por ello, se realiza una comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método adapta...
- Autores:
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Niño , Carlos
Castro Casadiego, Sergio
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Camargo, Luis
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- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
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- Acceso en línea:
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En procesos de detección por imágenes en las que existe variación de luminosidad entre pixeles, se requieren técnicas que permitan obtener valores óptimos y adaptables de umbral ante dichas variaciones. Por ello, se realiza una comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método adaptativo de Otsu, en videos con fondo dinámico y estático, ponderando el tiempo de respuesta del algoritmo, memoria utilizada, requerimiento de la unidad central de procesos y aciertos en las detecciones, en los lenguajes de Python y M (Matlab). Las técnicas en Python presentan mejores resultados en cuanto a tiempo de respuesta y espacio de memoria; mientras que, al utilizar Matlab, se presenta el menor porcentaje de requerimiento de máquina. Asimismo, el método de Otsu mejora el porcentaje de aciertos en 12.89 % y 11.3 % para videos con fondo dinámico y estático, respecto a la técnica de umbralización binaria. |
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Niño- Rondón, C. V., Castro-Casadiego, S. A., Medina-Delgado, B., Guevara-Ibarra, D., & Camargo-Ariza, L. L. (2021). Comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método de Otsu para la detección de personas. Revista UIS Ingenierías, 20(2), 65–74. https://doi.org/10.18273/revuin.v20n2-2021006 |
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Las técnicas en Python presentan mejores resultados en cuanto a tiempo de respuesta y espacio de memoria; mientras que, al utilizar Matlab, se presenta el menor porcentaje de requerimiento de máquina. Asimismo, el método de Otsu mejora el porcentaje de aciertos en 12.89 % y 11.3 % para videos con fondo dinámico y estático, respecto a la técnica de umbralización binaria.In image detection processes where there is a variation in brightness between pixels, techniques are required to obtain optimal and adaptable threshold values for these variations. Therefore, a comparison between the binary thresholdingtechnique and the adaptive method of Otsu is made, in videos with dynamic and static background, weighing the response time of the algorithm, memory used, requirement of the central processing unit and hits in the detections, in the languages of Python and M (Matlab). The techniques in Python present better results in terms of response time and memory space; while, when using Matlab, the lowest percentage of machine requirement is presented. Also, the Otsu method improves the percentage of hits in 12.89 % and 11.3 % for videos with dynamic and static background, with respect to the binary thresholding technique.09 páginasapplication/pdfspaRevista UIS IngenieríasColombiaRevista UIS IngenieríasVol.20 No.2.(2021)742(2021)6520Niño- Rondón, C. V., Castro-Casadiego, S. A., Medina-Delgado, B., Guevara-Ibarra, D., & Camargo-Ariza, L. L. (2021). Comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método de Otsu para la detección de personas. Revista UIS Ingenierías, 20(2), 65–74. https://doi.org/10.18273/revuin.v20n2-2021006Revista UIS IngenieríasLos autores conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado bajo la Licencia Creative Commons Atribución-NoDerivadas 4.0 Internacional. que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en la Revista UIS Ingenierías.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11201Comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método de Otsu para la detección de personasComparative between the binary thresholding technique and the Otsu method for the people detectionArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85detección de personascomparativaumbralización binariamétodo de Otsutiempomemoriarequerimiento de máquinaaciertosPythonMatlabpeople detectionvbinarythresholdingOtsu methodtimememorymachine requirementhitsM. Leo, G. Medioni, M. Trivedi, T. Kanade, G. M. Farinella, “Computer vision for assistive technologies”, Comput. Vis. Image Underst., vol. 154, pp. 1-15, 2017, doi: 10.1016/j.cviu.2016.09.001D. L. Siqueira, A. Manso Correa MacHado, “People Detection and Tracking in Low Frame-rate Dynamic Scenes”, IEEE Lat. Am. Trans., vol. 14, no. 4, pp. 1966-1971, 2016, doi: 10.1109/TLA.2016.7483541C. V. Niño Rondón, S. A. Castro Casadiego, B. Medina Delgado, D. Guevara Ibarra, “Análisis de viabilidad y diseño de un sistema electrónico para el seguimiento de la dinámica poblacional en la ciudad de Cúcuta”, Ing. USBMed, vol. 11, no. 1, pp. 56-64, 2020, doi: 10.21500/20275846.4489C. Raghavachari, V. Aparna, S. Chithira, V. Balasubramanian, “A Comparative Study of Vision Based Human Detection Techniques in People Counting Applications”, Procedia Comput. Sci., vol. 58, pp. 461-469, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.08.064J. Maldonado Beltrán, C. Peña Cortés, O. 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Ballesteros L., “Evaluation of spectral similarity indices in unsupervised change detection approaches”, DYNA, vol. 85, no. 204, pp. 117-126, 2018, doi: 10.15446/dyna.v85n204.68355N. Triana, A. E. Jaramillo, R. M. Gutiérrez, C. A. Rodríguez, “Técnicas de umbralización para el procesamiento digital de imágenes de GEM-Foils”, Sci. Tech., vol. 21, no. 4, pp. 352-261, 2016.A. Gómez-Villa, G. Díez-Valencia, A. E. Salazar-Jimenez, “A Markov random field image segmentation model for lizard spots”, Rev. Fac. Ing., vol. 2016, no. 79, pp. 41-49, 2016, doi: 10.17533/udea.redin.n79a05M. Huang, W. Yu, D. Zhu, “An improved image segmentation algorithm based on the Otsu method”, en Proc. - 13th ACIS Int. Conf. Softw. Eng. Artif. Intell. Networking, Parallel/Distributed Comput. SNPD 2012, pp. 135-139, doi: 10.1109/SNPD.2012.26J. Cortes Osorio, J. Chaves Osorio, J. 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RCTA, vol. 2, no. 28, pp. 1-8, 2016.ORIGINALComparative between the binary thresholding technique and the Otsu method for the people detection.pdfComparative between the binary thresholding technique and the Otsu method for the people detection.pdfapplication/pdf592615https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/809/1/Comparative%20between%20the%20binary%20thresholding%20technique%20and%20the%20Otsu%20method%20for%20the%20people%20detection.pdf5849c9b0c9f3e0281f80d996cb986676MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/809/2/license.txt2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52open accessTEXTComparative between the binary thresholding technique and the Otsu method for the people detection.pdf.txtComparative between the binary thresholding technique and the Otsu method for the people detection.pdf.txtExtracted 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