RE-IDENTIFICACIÓN DE PERSONAS UTILIZANDO ÚNICAMENTE INFORMACIÓN DE PROFUNDIDAD

Abstract

La re-identificación de personas, entendida como el reconocimiento de un individuo observado previamente por otro sensor, es un campo que ha adquirido gran importancia en los últimos años debido a sus aplicaciones relacionadas con la videovigilancia, el control de aforos y el seguimiento de personas en entornos determinados. En este contexto, se propone un sistema que permite la re-identificación de personas a partir de imágenes de profundidad obtenidas por una red de sensores de tiempo de vuelo (ToF) ubicados en posición cenital. La información proporcionada por esos sensores permite obtener las características necesarias para re-identificar a la persona preservando su privacidad al no ser posible reconocer la identidad de los usuarios. El sistema desarrollado incluye una etapa de detección de personas, seguido de un proceso de extracción de características y atributos físicos que permiten diferenciar a un individuo de los demás mediante un proceso de clasificación, independientemente de la posición en la escena en la que se encuentre. La clasificación se realiza utilizando la técnica de análisis de las componentes principales (PCA), que permite reducir la dimensionalidad de los datos obtenidos y crear una clase diferente para cada nueva persona a re-identificar, la cual es almacenada posteriormente en el sistema. Para la evaluación de la propuesta se han realizado pruebas experimentales empleando la base de datos GOTPD1 desarrollada por los miembros del equipo investigador, que incluye múltiples personas, y ha sido adquirida utilizando dos sensores Kinect II en posición cenital.