Detección de movimiento en videos de cámara de vigilancia con fondo fijo usando técnicas estadísticas robustas. - Quintero León, Kevin Ricardo (2022)
Ecuador en los últimos años ha pasado por un índice de robos y violencia en aumento. Lo que ha provocado que las personas no se sientan seguras en el país y no tengan una buena calidad de vida. Por lo cual es necesario crear nuevas herramientas que ayuden a cerrar la brecha de inseguridad del país. Este proyecto creó una implementación que es capaz de detectar intrusos a través de técnicas estadísticas robustas, sin necesidad de sensores de movimiento, solo usando los pixeles por segundo que tiene cada imagen que componeel video de seguridad. Utilizando el lenguaje de programación R y Python se estudió 4 videos de seguridad reales del Ecuador donde se aplicó el método de aplanamiento dimensional para el procesamiento de imágenes mediante escala RGB y de grises. Para el estudio de los datos se usó un método no supervisado de reducción de dimensionalidad, la técnica de análisis de componentes principales robusta ROBPCA de Hubert debido a su bajo coste computacional. En los hallazgos de este estudio se encontró mediante una tabla de confusión que la precisión de la implementación en todos los videos estudiados supera el 80%, también se realizaron varias pruebas de hipótesis comparando la proporción de verdaderos positivos y negativos de ambas escalas, de lo cual se obtuvo un valor p mayor a 0,05 en todos los casos, con esto se concluye que la implementación tiene una buena precisión detectando movimiento independientemente de la escala. Una consideración importante de este proyecto es que los tiempos de detección utilizando la implementación mediante escala RGB difiere el doble que utilizando escala de grises.