[en] Video signal processing has undergo a constant evolution in the past few years. It may have happened because of its relevance in such a growing eld as video security, therefore it has become so interesting the research in this area so that we innovate with new techniques or improve the existing ones. In video signal processing, people detection is one of the most di cult tasks, even though there are actually some algorithms that give good results. However, when the detection takes part in complex environments the quality of the performance decreases, that is why the aim of this project is the implementation of a people detection in groups algorithm in C++, as well as the integration on a proprietary video analysis platform called DiVA. This display lets the execution with o -line videos, with the objective of verifying the functionality and e ciency in crowded environments. The algorithm implemented, known as Multi-con guration Part-based Person Detector , is an adaptation of the algorithm known as DTDP (Discriminatively Trained Part Based Models) to improve the detection in these types of environments. It is founded in an exhaustive search of person models, which are formed by the mixture of di erent body parts. Thanks to this search it obtains good results despite of the processing time, therefore the analysis of this algorithm is not possible in real time. In order to complete our goal, we have developed a user interface so that any user can interact with the algorithm and prove easily the functionality of the algorithm in di erent environments as well as test the e ciency of the di erent models de ned.

[es] En los últimos años, el procesamiento de imagen y vídeo digital ha sufrido una constante evolución. Esto es debido a su relevancia en áreas tan importantes y actuales como la vídeo-seguridad, es por ello que la investigación en este campo se vuelve tan interesante de cara a innovar creando nuevas técnicas de análisis o mejorando las existentes. Dentro del procesamiento de vídeo, la detección de personas es una de las tareas más complejas, a pesar de ello, actualmente, existen algoritmos que presentan resultados óptimos. Sin embargo, cuando la detección de personas se evalúa sobre entornos más complejos el rendimiento de dichos algoritmos se reduce notablemente, es por eso que este trabajo tiene como objetivo la implementación de un algoritmo de detección de personas en grupos en C++, así como su integración en una plataforma de análisis de vídeo denominada DiVA, que permite su ejecución sobre vídeos o -line, a fin de comprobar la funcionalidad y e ciencia del algoritmo en entornos de alta densidad. El algoritmo implementado, conocido como Multi-con guration Part-based Person Detector , es una adaptación del algoritmo conocido como DTDP (Discriminatively Trained Part Based Models) para mejorar la detección en entornos con mayor densidad de personas. Basa sus detecciones en una búsqueda exhaustiva, en la que utiliza como referencia modelos de persona formados por la mezcla de diferentes partes del cuerpo. Gracias a esta búsqueda exhaustiva el algoritmo obtiene buenos resultados a costa de un mayor tiempo de procesamiento, es por eso que el análisis de este algoritmo no es posible en tiempo real. Para completar nuestro objetivo se ha desarrollado una interfaz gráfica que permite la interacción entre el usuario y el algoritmo, de manera que pueda comprobar de forma sencilla e intuitiva el funcionamiento del algoritmo en diferentes entornos, así como la eficacia de los diferentes modelos de nidos por el algoritmo.