Resumen:
Este trabajo utiliza la visión artificial y la videovigilancia para el desarrollo de un algoritmo de detección, reconocimiento, seguimiento y neutralización de personas utilizando las librerías de OpenCV con una interfaz gráfica desarrollada en Qt, implementado en un sistema mecánico el cual permite realizar el seguimiento de la persona, como también permite la utilización del sistema de neutralización a través de una marcadora de paintball. Las capturas de las imágenes o videos son realizadas por una cámara de seguridad IP, la cual permite que el algoritmo sea robusto las 24 horas del día, es decir el programa tiene la capacidad de funcionar en el día y en la noche a diferentes condiciones de luz, hasta una distancia efectiva de 70 metros, controlado por el zoom de la cámara IP a través de los comandos CGI Interfaz de entrada común (Common Gateway interface). El procesamiento digital de imágenes en su parte de detección utiliza clasificadores de cascada ya entrenados con el descriptor LBP (Local Binary Patterns). Posteriormente se utiliza un algoritmo de seguimiento de la persona detectada utilizando los filtros de correlación kernelizados KCF (Kernelized Correlation Filters). El sistema mecánico cuenta con dos sistemas de dos movimientos PAN (movimiento en x) y TILT (movimiento en y), que permite que la persona coincida con el centro de la imagen. El sistema es robusto a diferentes condiciones ambientales dentro de un área restringida.
