Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Seguimiento de objetos
Proceso algorítmico que consiste en localizar y seguir uno o más objetos en movimiento en una secuencia de vídeo cuadro por cuadro, utilizando información espacial y temporal.
Filtro de Kalman
Algoritmo recursivo de estimación de estado que predice la posición futura de un objeto basándose en su movimiento pasado y corrige estas predicciones con las nuevas observaciones.
DeepSORT
Algoritmo de seguimiento multi-objetos que combina un detector de objetos con un filtro de Kalman y una red de reidentificación profunda para mantener la identidad de los objetos en secuencias largas.
Seguimiento Multi-Objetos (MOT)
Disciplina del seguimiento de objetos que tiene como objetivo seguir simultáneamente varias entidades distintas en una secuencia de vídeo mientras gestiona las interacciones y oclusiones entre ellas.
Seguimiento de Objeto Único (SOT)
Paradigma de seguimiento donde un solo objeto predefinido es seguido a través de una secuencia de vídeo, generalmente inicializado manualmente en el primer fotograma.
Redes Siamesas
Arquitectura de redes neuronales gemelas que aprenden una función de similitud para comparar una plantilla del objeto objetivo con las regiones candidatas en los fotogramas siguientes.
Filtros de Correlación
Enfoque de seguimiento basado en la correlación en el dominio de frecuencia que maximiza la respuesta de correlación entre el modelo del objeto y las regiones de búsqueda para una localización eficaz.
Tracklet
Segmento temporal continuo de la trayectoria de un objeto, que representa una secuencia de detecciones sucesivas pertenecientes a la misma entidad antes de la fusión con otros segmentos.
Re-Identificación (Re-ID)
Técnica que permite reconocer un mismo objeto después de un período de ausencia u oclusión comparando sus características de apariencia únicas.
Seguimiento por Detección
Estrategia de seguimiento que desacopla la detección de objetos en cada cuadro de la asociación temporal de las detecciones, utilizando generalmente detectores CNN pre-entrenados.
Filtro de Partículas
Método de Monte Carlo secuencial que representa la distribución de probabilidad del estado del objeto mediante un conjunto de partículas ponderadas para manejar movimientos no lineales.
Mean Shift
Algoritmo iterativo de clustering no paramétrico que encuentra el modo de una distribución de probabilidad para localizar el objeto siguiendo la dirección de mayor densidad de características.
CAMShift
Extensión adaptativa de Mean Shift que ajusta dinámicamente el tamaño de la ventana de seguimiento según los momentos de la distribución de color del objeto.
Seguimiento en Línea
Enfoque de seguimiento que procesa los cuadros secuencialmente y actualiza las trayectorias en tiempo real sin acceso a los cuadros futuros.
Seguimiento Fuera de Línea
Método de seguimiento que optimiza las trayectorias en el video completo, permitiendo corregir retroactivamente los errores de asociación.
Emparejamiento de Características
Proceso de identificación de correspondencias entre puntos de interés o descriptores visuales de un cuadro a otro para establecer la continuidad del seguimiento.
Hungarian Algorithm
Algoritmo de optimización combinatoria utilizado para resolver el problema de asignación entre las detecciones actuales y las trayectorias existentes en el seguimiento multiobjetos.