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  • Se provee un detector de peatones con el algoritmo modelos de forma activa (ASM), con las etapas entrenamiento (PDM) y ajuste (ASM). Con PDM, se marcan 50 landmarks y se extraen los perfiles de grises en la silueta de cada peatón en 137 imágenes (peatón 1 y peatón 2) aplicando los modos de variación (PCA). El aporte de este trabajo es el ajuste y detección de un peatón a pesar de las variaciones. Al final con los resultados evaluados con leave one out en cada imagen de 1 080 × 720 pixeles y con la métrica del error cuadrático medio (MSE) se obtiene un promedio total de 12.7 pixeles en la distancia de error entre los landmarks originales y los landmarks estimados. (xsd:string)
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?:dateModified
  • 2020 (xsd:gyear)
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  • 2020 (xsd:gyear)
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  • 10.30878/ces.v27n3a10 ()
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  • 2395-8782 ()
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  • Detección de peatones con variaciones de forma al caminar con Modelos de Forma Activa (xsd:string)
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  • Zeitschriftenartikel (xsd:string)
  • journal_article (en)
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  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
  • In: CIENCIA ergo-sum : revista científica multidisciplinaria de la Universidad Autónoma del Estado de México, 27, 2020, 3, 426-440 (xsd:string)
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  • urn:nbn:de:0168-ssoar-71219-0 ()
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  • 27 (xsd:string)