Navegacion por flujo optico

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Detección de Movimiento en video utilizando
Flujo


Abstract-- Motion detection has gained importance in artificial
vision systems due to the large number of applications this has.
This article aims to give a brief introduction to optical flow and
shows an application to motion detection in a video using the
mentioned technique.

construcción se refiere generalmente como un flujodenso
óptico, que asocia una velocidad con cada píxel de una
imagen.

Resumen—La detección de movimiento ha tomado relevancia en
los sistemas de visión artificial debido a la gran cantidad de
aplicaciones que esta posee. En este artículo se pretende dar una
breve introducción al flujo óptico y mostrar una aplicación sobre
la detección de movimiento en un video usando flujo óptico con
elalgoritmo Lucas-Kanade.
Index Terms—Optical flow, Motion detection, technique.
Palabras clave— Flujo óptico, Visión artificial, técnica.

I. INTRODUCCIÓN

L

A detección de movimiento ha sido recientemente fuente
de investigación debido a que su desarrollo puede permitir
una mejora en aplicaciones de robótica, control de tráfico,
seguridad en edificios, etc.
Las investigaciones en elestudio de tráfico, se han enfocado
en el área de análisis automático del flujo vehicular y peatonal
por medio del desarrollo de algoritmos de visión por
computador, mientras que las aplicaciones en robótica han
permitido mejorar la navegación autónoma por medio de
distintos algoritmos.
En este trabajo se presenta un algoritmo que permite detectar
objetos móviles a partir de la estimación delflujo óptico. La
estimación del movimiento aparente es realizada basándose en
las instrucciones y algoritmos empleados por el libro de
aprendizaje de OpenCv de Gary Bradski y Adrian Kaebler
sobre el flujo óptico
El método de Flujo óptico permite evaluar el movimiento
entre dos fotogramas (o una secuencia de cuadros) sin ningún
otro conocimiento previo sobre el contenido de esos marcos.
Porlo general, el movimiento mismo es lo que indica que algo
interesante está pasando sucesivamente. Flujo óptico se ilustra
en la Figura 1 en la cual podemos asociar algún tipo de
velocidad con cada píxel en el marco o, equivalentemente, un
desplazamiento que representa la distancia de un pixel que se
ha movido entre el fotograma previo y el actual. Dicha

Figura 1
Para el proyectoutilizamos el algoritmo Lucas-Kanade (LK),
el cual surgió originalmente en 1981 como un intento de
producir resultados densos. Sin embargo, debido a que el
algoritmo se aplica fácilmente a un subconjunto de los puntos
en la imagen de entrada, se ha convertido en una importante
técnica de esparcimiento.
El algoritmo de LK se puede aplicar en un contexto disperso
porque se basa sólo en la informaciónlocal que se deriva de
alguna pequeña ventana que rodea cada uno de los puntos de
interés. La desventaja del uso de pequeñas ventanas locales de
Lucas-Kanade es que los grandes movimientos pueden mover
los puntos de fuera de la ventana del local y por lo tanto
resulta para el algoritmo imposible de encontrarlos. Este
problema llevó al desarrollo del algoritmo "pirámide" de LK,
que sigue apartir del nivel más alto de una pirámide de
imágenes (detalle menor) y bajando a niveles más bajos (un
detalle más fino).
La idea básica del algoritmo de LK se basa en tres hipótesis.
1. Constancia del Brillo: Un pixel de la imagen de un
objeto en la escena no cambia en apariencia a medida
que este se mueve de cuadro a cuadro. Para escala de
grises (LK también puede hacerse en color), estosignifica que se asume que el brillo de un píxel no
cambia, ya que se hace un seguimiento de cuadro a
cuadro.

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2. La persistencia temporal o "pequeños movimientos":
El movimiento de la imagen de un parche superficial
cambia lentamente en el tiempo. En la práctica, esto
significa que los incrementos temporales son lo
suficientemente rápido en relación con la escala de
movimiento...