[en] This final degree thesis has as main goal, the video-tracking of objects based in their color and shape features. This requires the use of a tracking algorithm, that locate the target over time, given his initial position, and estimates his later positions. In this FDT is going to be use the classic particle filter based in their color features of the RGB space. The first step, was to make the current algorithm compatible with another color space, and HSV was chosen as alternative. Subsequently, took place the implementation of two papers [2] and [3] in order to add an aditional feature to the initial particle Filter, extracting more information about the target. One feature that complements color information very well is orientation, so we extract that information using gradient histograms [4]. This FDT includes a novel technique [3] that benefits from the position of the generated particles too. Apart from detecting the target, it extracts surrounding area information, discriminating against what corresponds to the target and what corresponds to the image background. Particles that provide information about the target will have mor importance that those that provide information about the background. Once we have the result of the tracker, it will be compared with manual annotations about target's postition (ground-truth) through evaluation metrics, where effectiveness is provided by the overlapping area between the tracker result and the ground-truth. Finally, the results thrown by the initial particle Filter, based in color histograms; and the particle filter modified to extract aditional information about target's shape and orientation, as well as its surrounding information, will be compared. It will be posible to see slight improvement in the results, because for the more information has the tracker about the target, the better the tracker will detect the target and estimate future postions.

[es] Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo principal el seguimiento de objetos en secuencias de video basándonos en sus caracteristicas de color y de forma. Para ello es necesario diseñar un algoritmo de seguimiento, que localice un objeto a través del tiempo dada su posición inicial y estime su posición en instantes posteriores. En este TFG se hará uso del filtro de partículas clásico basado en sus características de color en el espacio RGB. El primer paso fue hacer compatible el algoritmo con otros espacios de color, y se escogió HSV como alternativa. Posteriormente se llevó a cabo la implementación de dos artículos [2] y [3] para añadir una característica adicional al filtro de partículas inicial, extrayendo así más información acerca del objeto. Una característica que complementa la información de color a la perfección es la orientación del objeto, por lo que extraemos dicha información haciendo uso de histogramas de gradiente [4]. Este TFG también incluye una técnica novedosa [3] que saca provecho de la posición de las partículas generadas. Además de detectar el objeto, extrae información del área que le rodea, discriminando así entre lo que sería el objeto y lo que pertenecería al fondo de la imagen. Las partículas que proporcionen información acerca del objeto tendrán más importancia que aquellas que la proporcionen acerca del fondo. Una vez tenemos el resultado del tracker se comparan con anotaciones manuales de la posición del objeto (ground-truth) mediante métricas de evaluación, en la que la eficacia del algoritmo vendrá dada por el área de solape entre el resultado del tracker y el groundtruth. Por último, se comparan los resultados arrojados por el filtro de partículas inicial, basado en histogramas de color; y el filtro de partículas modificado para extraer información adicional de la forma y orientación del objeto, así como de información de lo que rodea al objeto. Se podrá observar cierta mejoría en los resultados, ya que cuanta más información del objeto tenga el tracker, mejor podrá detectarlo y estimar futuras posiciones.