[en] At present, video signal processing is immersed in a constant evolution. The scope of it is wide and includes many elds as, for example, video security. This one is a very relevant and current area. Therefore, research in this area is vital to improve the existing techniques of analysis. In video security, people detection is one of the most complex tasks. People detection faces many challenges related to pose changes, illumination variations and occlusions. When some of the previous characteristics are present and the scene is complex, the existing algorithms reduce considerably its performance. For it, the aim of this project is the implementation of a framework that improves the performance and the functionality of people detection using context of the scene. At this moment, the models proposed to cope the environments with great variability and complexity need to re-train to o er an optimal performance to a concrete case. In this project, we have implemented a framework in C ++ that allows to the users annotate the occlusive zones of the scene, avoiding to re-train the model and improving its functionality and performance. The algorithm implemented is an adaptation of the algorithm known as DTDP (Discriminatively Trained Part Based Models). This allows us to use the context to enhance the people detection related to the occlusive parts of the scene and the relation between the scales of analysis and the size of the detection windows. In order to complete our aim, we realized an evaluation of the implemented framework, comparing it with DTDP detector. In this manner, we can verify that the framework is more e cient, besides the improvement regarding the functionality.

[es] En la actualidad, el procesamiento de imagen y vídeo digital está inmerso en una evolución constante. La utilidad del mismo es muy amplia y abarca muchos campos como, por ejemplo, la vídeo-seguridad. Esta es un área muy relevante y actual, entendiéndose la investigación vital para la mejora de las técnicas de análisis. Dentro del campo de la vídeo-seguridad, la detección de personas es una de las tareas más complejas. La detección de personas afronta múltiples desafíos tales como el cambio de posición, la variación de iluminación o las oclusiones. Cuando alguna de las anteriores características está presente y el entorno es complejo, los algoritmos existentes reducen considerablemente su rendimiento. Por este motivo, este trabajo tiene como objetivo la implementación de un sistema que mejore el rendimiento y la funcionalidad de la detección de personas utilizando contexto de la escena. En este momento, los modelos propuestos para solucionar los entornos con gran variabilidad y complejidad necesitan reentrenarse para ofrecer un buen rendimiento a un caso concreto. En este trabajo, hemos implementado un sistema en C++ que permite anotar las zonas oclusivas de la escena al usuario, evitando volver a entrenar al modelo y mejorando asimismo su funcionalidad y rendimiento. El algoritmo de detección de personas implementado es una adaptación del algoritmo conocido como DTDP (Discriminatively Trained Part Based Models). Este nos permite utilizar el contexto para mejorar la detección de personas en función de las partes oclusivas de la escena y de la relación entre las escalas de análisis y las ventanas de detección. Para completar el objetivo se ha realizado una evaluación del sistema implementado, comparándolo con el detector base DTDP. De esta manera podemos comprobar que el sistema es más e ciente, además de la mejora respecto a la funcionalidad.