[ca] La predicció de vídeo ha rebut atenció en el camp de visió per computador durant un llarg període de temps, però ha guanyat importància durant la última dècada per la popularització de les xarxes neuronals i les seves aplicacions per visió. En aquest treball de fi de màster, el principal objectiu serà linearitzar la dinàmica de les seqüències temporals a base de explotar el context espacial que ofereixen les seqüències de vídeo, amb la intenció d?obtenir millors prediccions. En primer lloc, oferim una secció de teoria dels fonaments de la dinàmica. A continuació presentem diferents modificacions d?una xarxa predictora determinista anomenada Dynamical Atoms-Based Network (DYAN), que modela seqüències temporals com a sortida d?un sistema lineal invariable en el temps (LTI), fent ús de eines d?identificació de sistemes. Les solucions presenten diferents nivells d?èxit i en algun dels casos sobrepassen els resultats quantitatius de l?estat de l?art (SOTA) per a, com a mínim, un set de dades, en les mètriques SSIM, MSE i MMF. A més, presentem dues arquitectures en forma de autoencoder convolucional (anomenades LODAEs) per a embedir dades en un espai amb dinàmica d?ordre baix, basades en xarxes neuronals i amb el principal objectiu de donar una solució generalitzada per a projectar seqüències de vídeo en aques nou espai, i d?aquesta manera adaptar les dades per a predictors del mateix tipus que DYAN, basats en identificació de sistemes. Els resultats per als LODAEs són prometedors i sembla que aconsegueixen els eu objectiu per a un set de dades sintètic relativament senzill, reduint l?ordre de la dinàmica en l?espai latent i obtenint bones reconstruccions, i en algun cas, prediccions.

[en] Video prediction has for a long time received attention within the field of computer vision, but it has gained importance during the last decade with the popularization of deep neural networks and their applications to computer vision. In this thesis, the main focus will be to linearize the dynamics of time sequences by exploiting the spatial context that video offers, with the final scope of obtaining better predictions. In the first place, we provide the theoretical base for dynamics. Following, we present several modifications for an existing deterministic predictor network called Dynamical Atoms-based Network (DYAN), which models time sequences as the output of Linear Time-Invariant (LTI) systems using system identification and dynamics foundations. The solutions present different levels of success and an in some cases they beat the State Of The Art (SOTA) for at least one dataset, in the metrics SSIM, MSE and MMF. We also present two novel convolutional autoencoder architectures (LODAEs) for low order dynamics manifold embedding, strongly based on deep neural networks, with the primary aim of giving a generalized solution for mapping video sequences into a new manifold, to adapt them to the pipeline of predictors such as DYAN, based on system identification. The results for the LODAEs are promising as they seem to achieve their goal for a very simple synthetic dataset by lowering the order of the latent space sequences and providing good reconstructions and in some cases, predictions.