[ca] L'anàlisi visual de moviments humans fa referència al enteniment d'activitat humana en seqüències de vídeo. L'objectiu del reconeixement d'accions/gestos en l'àmbit de la Visió per Computador, és identificar el nom que correspon a una acció o gest realitzat en una seqüència d'imatges. Per donar solució a aquest problema, els investigadors han proposat solucions que van des de l'aplicació de tècniques que deriven del reconeixement d'objectes, del reconeixement de la parla, del reconeixement facial o del funcionament del cervell. Les tècniques presentades en aquesta tesi, estan relacionades amb un conjunt de tècniques que intenten condensar una seqüència de vídeo en uns templates que retinguin informació important de cara a la discriminació entre accions/gestos aplicant tècniques estàndards de reconeixement d'objectes. A la primera part d'aquesta tesi, hem proposat una aproximació basada en template per la representació d'accions/gestos a partir de tensors. Les nostres templates es calculen des de tres projeccions diferents considerant una seqüència de vídeo com un tensor de tercer ordre. Calculem cada projecció des de les fibres del tensor de tercer ordre utilitzant funcions simples. Hem fet un estudi exhaustiu per trobar quina funció ha de ser utilitzada per projectar el template des del tensor, i quin extractor/descriptor és el més adequat. Utilitzant datasets públics simples, hem testejat cinc funcions diferents simples per projectar les fibres, anomenades, Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosi i Skewness. Hem estudiat també el rendiment obtingut aplicant a les nostres templates, quatre tècniques d'extracció/descripció de característiques de l'estat de l'art com PHOW, LIOP, HOG i SMFs. Utilitzant datasets més complexes, hem estudiat quina és la millor representació de les característiques extretes de les templates (Bag Of Words o Fisher Vectors) i la complementarietat entre les característiques extretes amb cada una de les cinc funcions (Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosi i Skewness) i la complementarietat d'aquestes amb una exitosa tècnica com Improved Dense Trajectories. Els experiments han demostrat que la desviació estàndard és la millor funció per projectar les fibres en les templates, i que PHOW obté el millor rendiment com a detector/descriptor en les templates obtingudes. Els datasets més complexes han mostrat que la millor representació per a les característiques extretes de les templates és amb Fisher Vectors, que existeix complementarietat entre les característiques extretes amb cada una de les funcions i que la fusió d'aquestes característiques amb Improved Dense Trajectories, fa que aquest últim millori el seu rendiment. Derivat dels treballs d'aquesta tesi, també presentem una altre aproximació basada en template pel reconeixement d'accions/gestos que s'obté d'una projecció derivada de la transformada de Radon i que permet la segmentació temporal d'accions en temps real. Primer hem plantejat una generalització de la transformada R que permet adaptar la transformada al problema a resoldre mitjançant la funció de projecció. Hem estudiat el seu rendiment per a les funcions Max, Mean i Standard Deviation en reconeixement d'accions pre-segmentades sobre un dataset públic i comparat els resultats amb la transformada R. Els resultats han mostrat que la funció Max obté el millor resultat quan s'aplica sobre la transformada de Radon i que la nostra tècnica supera a molts mètodes de l'estat de l'art en reconeixement d'accions. A una segona fase, hem introduït una modificació a la etapa de classificació de la nostra tècnica per permetre segmentar accions temporalment. Per avaluar el seu rendiment, hem concatenat accions dels datasets Weizmann i Hollywood i mesurat la capacitat de la tècnica per identificar cadascuna de les accions individuals. Els experiments han demostrat que la nostra tècnica rendeix millor en la segmentació de les accions del dataset Weizmann que les tècniques de l'estat de l'art.

[es] El análisis visual de movimientos humanos hace referencia al entendimiento de la actividad humana en secuencias de video. El objetivo del reconocimiento de acciones/gestos en ámbito de la Visión por Computador, es identificar el nombre que corresponde a una acción o gesto realizado en una secuencia de imágenes. Para dar solución a este problema, los investigadores han propuesto soluciones que van desde la aplicación de técnicas que derivan del reconocimiento de objetos, del reconocimiento del habla, del reconocimiento facial o del funcionamiento del cerebro. Las técnicas presentadas en esta tesis, están relacionadas con un conjunto de técnicas que intentan condensar una secuencia de video en unas templates que retienen información importante de cara a la discriminación entre acciones/gestos aplicando técnicas estándar de reconocimiento de objetos. En la primera parte de esta tesis, hemos propuesto una aproximación basada en template para la representación de acciones/gestos a partir de tensores. Nuestras templates se calculan desde tres proyecciones diferentes considerando una secuencia de vídeo como un tensor de tercer orden. Calculamos cada proyección desde las fibras del tensor de tercer orden utilizando funciones simples. Hemos hecho un estudio exhaustivo para encontrar qué función debe ser utilizada para proyectar el template desde el tensor, y qué extractor/descriptor es el más adecuado. Utilizando datasets públicos simples, hemos testeado cinco funciones diferentes simples para proyectar las fibras, llamadas, Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosis y Skewness. Hemos estudiado también el rendimiento obtenido aplicando a nuestras templates, cuatro técnicas de extracción/descripción de características del estado del arte como PHOW, LIOP, HOG y SMFs. Utilizando datasets más complejos, hemos estudiado cuál es la mejor representación de las características extraídas de las templates (Bag Of Words o Fisher Vectores), y la complementariedad entre las características extraídas con cada una de las cinco funciones (Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosis y Skewness) y la complementariedad de estas con una exitosa técnica como Improved Dense Trajectories. Los experimentos han demostrado que la desviación estándar es la mejor función para proyectar las fibras en las templates, y que PHOW obtiene el mejor rendimiento como detector/descriptor en las templates obtenidas. Los datasets más complejos han mostrado que la mejor representación para las características extraídas de las templates es Fisher Vectores, que existe complementariedad entre las características extraídas con cada una de las funciones y que la fusión de estas características con Improved Dense Trajectories, hace que este último mejore su rendimiento. Derivado de los trabajos de esta tesis, también presentamos otra aproximación basada en template por el reconocimiento de acciones/gestos que se obtiene de una proyección derivada de la transformada de Radon y que permite la segmentación temporal de acciones en tiempo real. Primero hemos planteado una generalización de la transformada R que permite adaptar la transformada al problema a resolver mediante la función de proyección. Hemos estudiado su rendimiento para las funciones Max, Mean y Standard Deviation en reconocimiento de acciones pre-segmentadas sobre un dataset público y comparado los resultados con la transformada R. Los resultados han mostrado que la función Max obtiene el mejor resultado cuando se aplica sobre la transformada de Radon y que nuestra técnica supera a muchos métodos del estado del arte en reconocimiento de acciones. En una segunda fase, hemos introducido una modificación en la etapa de clasificación de nuestra técnica para permitir segmentar acciones temporalmente. Para evaluar su rendimiento, hemos concatenado acciones de los datasets Weizmann y Hollywood y medido la capacidad de la técnica para identificar cada una de las acciones individuales. Los experimentos han demostrado que nuestra técnica rinde mejor en la segmentación de acciones del Weizmann dataset que las técnicas del estado del arte