[en] This Bachelor Thesis aims to study and develop different techniques for de analysis of video sequences in a surveillance environment in order to detect anomalies present in the scene, and therefore build a complete system to carry out this task. Based on the literature and other papers about anomaly detection in video, the detector has been designed from blocks, and every block has been analyzed separately. In this design, there has been deepened specially in the feature choice and extraction, being decided in this thesis for the spatio-temporal features of the intensity gradients. From these, it has been stablished a training and learning method, and two algorithms for modeling the scene behavior have been implemented and analyzed, evolving from a distance based system to detect anomalies until one based on the amount of membership to each class which are K-Means and Fuzzy C-Means. The advantages and disadvantages of each method are analyzed and on adequate adjustment is found throughout a series of predefined tests. The analysis of results is done with real video surveillance sequences from different environments and situations, for every sequence and every model proposed, thus following a configuration from particularity to generality, motivated by the small similarity between each of the sequences. In order to finish the thesis, it is verified if the marked objectives have been reached and it is tried to extract conclusions about the features and algorithms used and implemented, as well as propose some possible future improvements for the system.

[es] Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo el estudio y desarrollo de distintas técnicas de análisis de secuencias de videovigilancia que permitan la detección de anomalías presentes en las mismas para, a partir de ello, construir un sistema completo que permita llevar a cabo esta tarea. Basándose en la literatura y otros trabajos sobre detección de anomalías en vídeo, se ha diseñado el detector, compuesto por diferentes etapas de procesamiento que se han ido analizando de manera independiente. De este diseño, donde más se ha profundizado ha sido en la elección y extracción de características, decidiéndose por las características espaciotemporales de los gradientes de intensidad para este trabajo. A partir de estas, se ha establecido un método de entrenamiento y aprendizaje y se han implementado y analizado dos algoritmos para modelar el comportamiento de las escenas, evolucionando desde un sistema basado en distancias para detectar las anomalías hasta uno basado en niveles de pertenencia a cada clase, que son K-Means y Fuzzy C-Means. Se analizan las ventajas e inconvenientes de cada uno, y se encuentra el ajuste óptimo de ambos a través de una serie de pruebas predefinidas para ello. El estudio de los resultados se realiza a través de secuencias de videovigilancia reales en diferentes entornos y situaciones, para todas las distintas secuencias utilizadas y para cada uno de los modelos propuestos, siguiendo de esta manera una configuración de lo particular a lo general motivado por la poca similitud existente entre cada una de las secuencias. Para concluir el trabajo, se verifica si se han alcanzado los objetivos marcados y se trata de extraer conclusiones sobre las características empleadas y los algoritmos implementados, así como establecer una serie de posibles mejoras futuras para el sistema.