[en] The main objective of this thesis consists on tracking objects in video sequences using a set of search or tracking algorithms. First, an initial study of existing works is carried out with emphasis on the basic aspects of detection, search, tracking and the combination of various search algorithms. Then, a set of scientific papers that are focused on the same topic have been studied. These papers use different techniques to achieve the desired objective. After this theoretical learning stage, the Matlab tool is used to test a set of selected algorithms and sequences, comparing the effectiveness of the algorithms by the error based on ground-truth also to compare them with a series of measures, or comparing an algorithm himself in different time instants to estimate their reliability. These measures employ the distance between centers and the overlap between areas detected in the corresponding frame. These measures give us an ability to visualize which algorithms are optimal in a possible combination of these, and which are not. Finally, confidence maps are used to estimate results' stabilitiy in the possible selection of the optimal algorithms for their combination. These maps are extracted from each algorithm and represent areas of a size similar to the frames which show the probability that the object is located at each point of the map. Experimental results show the strengths and weaknesses of each algorithm on the set of selected sequences using the proposed set of reliability measures. Once the results obtained from the measures described above, we proceed to combine the best algorithms as proposed.

[es] El objetivo principal de este trabajo consiste en analizar el seguimiento de un objeto en una secuencia de vídeo mediante la utilización de un conjunto de algoritmos de búsqueda o seguimiento. En primer lugar, se lleva a cabo un estudio inicial del seguimiento de objetos, haciendo un énfasis en los aspectos básicos de detección, búsqueda y seguimiento, así como en la combinación de los diversos algoritmos de búsqueda. Posteriormente, se procede a estudiar un conjunto de trabajos científicos (papers), que aunque se centren en el mismo tema, utilizan diferentes técnicas para lograr el objetivo deseado. Después de esta etapa de aprendizaje teórico, se empieza a utilizar la herramienta Matlab con un conjunto de algoritmos y secuencias seleccionados, comparando la eficacia de los algoritmos mediante el error basado en anotaciones manuales (groundtruth), además de compararlos entre sí con una serie de medidas que estiman la fiabilidad de los algoritmos, o comparar un algoritmo consigo mismo en instantes de tiempo diferentes. Entre dichas medidas cabe destacar la distancia entre centros y el solapamiento entre áreas detectadas en la frame correspondiente. Dichas medidas nos otorgan una capacidad de visualizar que algoritmos son óptimos en una posible combinación de estos, y cuales no. Por último, para introducir una mayor firmeza en la posible selección de los algoritmos más óptimos de cara a una combinación de estos, se utilizan mapas de confianza. Estos mapas son áreas de un tamaño similar a las frames, las cuales muestran la probabilidad de que el objeto esté en cada punto de ese mapa. Los resultados experimentales muestran las virtudes y defectos de cada algoritmo sobre el conjunto de secuencias seleccionadas utilizando las medidas anteriormente descritas. Una vez obtenidos los resultados provenientes de las medidas descritas anteriormente, se procede a realizar una fusión de algoritmos combinando aquellos con mayores puntuaciones.