[en] The main objective of this Master's Thesis is the study and characterization of the main techniques in the artificial vision realm targetting the the recognition and tracking of objects. Through this study, a comparative framework of the identified algorithms and their characterization in terms of their suitability for implementation will be constructed. The context for their deployment is a highly decentralized distributed architecture, using reconfigurable logic devices. These emerging architectures for IoT/ubiquitous applications, are lately consolidating as an attractive alternative to the platforms based on a centralized model, such as the cloud. The main advantages of a distributed approach is the reduction of the amount of information to be transmitted and stored in these large central nodes. On the contrary, the paradigms of computation in the Edge and in the infrastructure (Fog), are the mainstream models for information processing in modern ubiquitous systems. These novel approaches demand of the migration of the computational burden to infrastructure elements near the source of the data. Therefore, a large amount of information (in this case video and/or images) must be, either partially or completely, processed by devices with limited capabilities and very strict time and energy constrainsts (e.g. agents mobile). Then, the technology of reconfigurable logic provides a comprehensive solution in this context, enabling the capability of, in short term, obtaining close-to-custom-hardware solutions, but with lower costs. This Master's Thesis focuses on the implications of the use of reconfigurable technology for the implementation of the different processing algorithms in the field of object identification. In addition to the main objective, the work includes a study and the development of a catalog of resource optimization techniques for artificial vision algorithms targeting commercial devices integrating reconfigurable logic chips.o

[es] Este trabajo persigue como principal objetivo el estudio y caracterización de las principales técnicas de visión artificial para el reconocimiento y seguimiento de objetos. A través de este estudio se construirá un marco comparativo de los algoritmos identificados y su caracterización en cuanto a su adecuación para la implementación y despliegue en entornos distribuidos, altamente descentralizados, utilizando dispositivos de lógica reconfigurable. Estas arquitecturas emergentes para aplicaciones de IoT y/o ubicuas, se están consolidando como una atractiva alternativa a las plataformas basadas en un modelo centralizado como puede ser la nube. Las principales ventajas de una aproximación distribuida es la reducción de la cantidad de información a transmitir y almacenar en esos grandes nodos centrales. Por contra, los paradigmas de computación en el borde (del inglés, Edge Computing) y en la infraestructura (del inglés, Fog Computing), son los principales modelos de procesamiento de información considerados en los modernos sistemas ubicuos. Estas soluciones demandan la movilización de la carga de cómputo a elementos de la infraestructura cercanos a la fuente del mismo. Por lo tanto, nos encontramos que gran cantidad de información (en este caso vídeo y/o imágenes) que debe, bien parcialmente o bien en su totalidad, procesada en dispositivos con unas capacidades limitadas y requisitos de tiempo y consumo energético muy estrictos (p. ej. dispositivos móviles). Por ello, la tecnología de lógica reconfigurable ofrece una solución integral en este contexto, con la capacidad de, en un corto periodo de tiempo, obtener soluciones con un rendimiento aproximado a una solución hardware a medida, pero con unos costes muy reducidos. Así, este TFM se centra en las implicaciones que tiene, desde el punto de vista del diseño e implementación de las técnicas de procesamiento de vídeo en el campo de la detección de objetos, el uso de la tecnología de lógica reconfigurable en este tipo de aplicaciones. De forma complementaria al objetivo principal, la propuesta de TFM se complementa con un estudio y elaboración de un catálogo de técnicas de optimización de recursos para algoritmos de visión artificial cuya plataforma de implementación se base en dispositivos de lógica reconfigurable comerciales.