[en] This Project presents an outdoor intrusion detection system in real time using a background subtraction technique based on a pixel-driven analysis. The objectives are based on an analysis of the current state of the art to later provide a flexible combination of such methods to integrate several functionalities in a scalable scheme that allows the substitution of some of the modules without changing the philosophy of the algorithm. The use of a non-parametric scheme that stores samples of the background and foreground using a multilayer approach is used for the models. The proposed initialization scheme relies in a pixel classification stage to provide local-updating mechanisms under a selective spirit. For the updating process, the system uses a process that is guided by the confidence matrix or frequency of occurrence of the modes, which control a selective updating process by using pixel's classes. The models are temporarily adapted using a parametric selective updating process that controls the evolution of the models. In the stage of comparison against the models, we propose a method of comparison with the pixel spatial environment or pixel's neighborhood. Such method provides robustness to noise due to the vibrations of the capturing system. The system also integrates a comparative process that gives robustness to shadows and moderate reflections. The system has been evaluated using a public database which allows a reliable comparative with the current state of the art. The results have not undergone any post-processing technique that improves the statistical classification. The system has been developed and implemented using the object-oriented programming language C++ and the video analysis library OpenCV. Finally, it is enhanced by a user interface implemented by Qt Designer program that allows instantaneous interaction with the system, altering its parameters if necessary. The algorithm is integrated into a common processing environment that allows its use with the direct output of a camera.

[es] Este trabajo presenta un sistema de detección de intrusión en exteriores en tiempo real utilizando la técnica de substracción de fondo, basada en análisis a nivel de píxel. Los objetivos marcados parten de un análisis del estado del arte actual para posteriormente ofrecer una combinación flexible de dichos métodos que integre diversas funcionalidades en un esquema escalable que permita la sustitución de unos módulos por otros sin cambiar la filosofía del algoritmo. Podemos distinguir cuatro fases en los procesos de modelado de fondo: definición de la naturaleza del modelo, inicialización del modelo, actualización del modelo y detección de frente por comparación con el modelo. Respecto a los modelos se propone el uso de un esquema no paramétrico que almacene las muestras de fondo y de frente mediante una aproximación multicapa. El esquema de inicialización propuesto permite la inicialización local de áreas en los modelos en función de una preclasificación en clases de píxel, un proceso que puede entenderse como inicialización selectiva. Para el proceso de actualización, el sistema utiliza un proceso guiado por las confianzas, o frecuencias de aparición de modos, que controlan la actualización selectiva mediante el uso de etiquetas o clases. Los modelos se adaptan temporalmente utilizando un proceso de actualización selectiva paramétrico que controla la evolución de los modelos. En cuanto a la fase de comparación con los modelos, se propone un método de comparación con el entorno espacial o vecindario que da robustez al ruido introducido por las vibraciones de captura. El sistema integra un proceso comparativo que aporta robustez frente a sombras y reflejos moderados. El sistema ha sido evaluado mediante una base de datos pública, lo que permite una comparativa fiable con el estado del arte actual. Los resultados obtenidos no han sido sometidos a ninguna técnica de post-procesado que mejoren los estadísticos de clasificación. El sistema ha sido desarrollado e implementado usando el lenguaje de programación orientada a objetos C++ y la librería de análisis de vídeo OpenCV. Finalmente, se incluye una interfaz de usuario implementada mediante el programa Qt Designer que permita la interacción instantánea con el sistema, alterando sus parámetros si se considera necesario. El algoritmo se integra en un entorno de procesado común que permite su utilización con la salida directa de una cámara.