Detección de intrusos a partir de imágenes submuestreadas
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http://hdl.handle.net/2183/31196
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Detección de intrusos a partir de imágenes submuestreadasAutor(es)
Directores
Fresnedo, ÓscarGonzález Coma, José Pablo
Fecha
2021Centro/Dpto/Entidad
Enxeñaría informática, Grao enDescripción
Traballo Fin de Grao. Enxeñaría Informática. Curso 2020/2021Resumen
[Resumen] En este proyecto se ha desarrollado un sistema de detección de intrusos en el cual las imágenes
capturadas se comprimen antes de transmitirse a un nodo central, que implementa una
estrategia de aprendizaje máquina para analizar los datos. La idea subyacente consiste en simular
la transmisión de un vídeo, el cual se trata como una secuencia de imágenes. Como el
proceso de detección exige altas capacidades de cómputo, esta secuencia se envía a un nodo
central de procesamiento. Una vez recibidos los datos, se ejecuta un algoritmo de detección
de intrusos construido con el framework OpenCV, mientras que el resto del sistema se ha simulado
usando Matlab. Por último, se realiza un estudio de los parámetros principales del
sistema de transmisión, y se razona como influyen estos en el rendimiento de la detección. Se
ha seguido una metodología iterativa incremental para el desarrollo del proyecto. [Abstract] In this project, an intrusion detection system has been developed in which the captured
images are compressed before being transmitted to a central node, which implements a machine
learning strategy to analyze the data. The underlying idea is to simulate the transmission
of a video, which is treated as a sequence of images. As the discovery process requires
high computing capacities, this sequence is sent to a central processing node. Once the data
is received, an intrusion detection algorithm built with the OpenCV framework is executed,
while the rest of the system has been simulated using MatLab. Finally, a study of the main
parameters of the transmission system is carried out, and it is explained how these influence
the detection performance. An incremental iterative methodology has been followed for the
development of the project.
Palabras clave
Detección de personas
Submuestreo
Compressed Sensing
Matlab
OpenCV
Discrete Cosine Transform
Codificación analógica
Orthogonal Matching Pursuit
Submuestreo
Compressed Sensing
Matlab
OpenCV
Discrete Cosine Transform
Codificación analógica
Orthogonal Matching Pursuit
Derechos
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España