[ca] Dia a dia, la capacitat de detectar i reconèixer objectes en imatges automàticament es fa cada vegada més important. Des dels sistemes de seguretat i robots, als telèfons d'última generació i la realitat augmentada, tot dispositiu intel·ligent necessita conèixer el significat semàntic de la imatge. Aquesta tesi aborda el problema de la detecció ràpida d'objectes a partir de models basats en patrons. La cerca d'un objecte en imatges s'implementa evaluant la similitud entre el model i cada ubicació i escala possibles en una imatge. Aquí s'argumenta que utilitzar una representació d'objectes basada en una jerarquia de múltiples resolucions és una opció adequada que pot conduir a una excel·lent precisió i un càlcul molt ràpid. Com, per detectar a múltiples escales, la cerca de l'objecte s'efectua de forma implícita a múltiples resolucions, el fet d'utilitzar un model en múltiples resolucions permet una millor representació de l'objecte, gairebé sense cost computacional addicional. A més, un model multiresolució s'adapta de forma natural a una cerca també en múltiples resolucions en la imatge, des de baixes a altes. Això ens porta a un conjunt d'acceleracions importants, degut a que es poden limitar el conjunt d'ubicacions on fer la cerca de l'objecte a nivells baixos de resolució, el que comporta un cost més reduït en l'avaluació del model. Una cerca jeràrquica de baixes a altes resolucions es pot fer utilizant una cascada de classificadors multiresolució, que elimina facils hipòtesis neagatives utilizant la baixa resolució. %basades en la probabilitat trobada en cada lloc on es fa la detecció, Un mètode alternatiu es basa en seleccionar localment, però de manera uniforme, les ubicacions de detecció a resolució baixa y propagarles fins a la resolució més alta. Aquest enfocament alternatiu, que llamem cerca coarse-to-fine, té una acceleració i rendiments semblants a la cascada de múltiples resolucions, però en un temps de computació independent del contingut de la imatge. La cerca coarse-to-fine s'ha estès a models deformables amb partes. En aquest enfocament, la jerarquia dels models se separa de forma recursiva en les subparts deformables de l'objecte a mesura que augmentem la resolució del model. D'aquesta manera, cada part s'ajusta a l'objecte en la imatge, produint una millor representació i, per tant una millor precisió en la detecció, juntament amb un temps computacional molt reduït. S'han validat els diferents models de multiresolució en diverses bases de dades conegudes i d'ús comú, mostrant que els resultats arriben a l'estat de l'art, però amb un cost computacional molt reduït. Finalment, es presenta una especialització d'aquest model multiresolució deformable per la tasca de detecció de vianants des de vehicles en moviment, que requereix tant una alta precisió com que el rendiment sigui en temps real. S'ha demostrat que la qualitat global del model proposat és superior als treballs anteriors i que té un grau de detecció de vianants fiable i ràpid utilitzant únicament informació de la imatge.

[en] Day by day, the ability to automatically detect and recognize objects in unconstrained images is becoming more and more important. From security systems and robots, to smart phones and augmented reality, every intelligent device needs to know the semantic meaning of an image. This thesis tackles the problem of fast object detection based on template models. Searching for an object in an image is the procedure of evaluating the similarity between the template model and every possible image location and scale. %the likelihood of the presence of that object. Here we argue that using a template model representation based on a multiple resolution hierarchy is an optimal choice that can lead to excellent detection accuracy and fast computation. As the search of the object is implicitly effectuated at multiple image resolutions to detect objects at multiple scales, using also a template model with multiple resolutions permits an improved model representation almost without any additional computational cost. Also, the hierarchy of multiple resolutions naturally adapts to a search over image resolutions, from coarse to fine. This leads to a double speed-up due to: an initially reduced set of coarse locations where to search for the object; a lower cost of evaluating the template model. The search over resolutions can be effectuated by using a cascade of multiresolution classifiers, which saves computation by early stopping the search at coarse level when finding easy negative examples. %pruning hypotheses based on the likelihood of each detection location, which leads to a cascade of multiresolution classifiers. An alternative approach is to locally but uniformly selecting the most promising detection locations at coarse level and, then, iteratively propagate only these ones to the finer resolutions, saving computation. This procedure, that we call coarse-to-fine search, has a speed-up similar to the multiresolution cascade, but a computational time independent of the image content. The coarse-to-fine search is then extended to deformable parts models. In this approach, as increasing the model resolution, the hierarchy of models is recursively separated into deformable subparts. In this way, each part can be aligned to the object in the image, producing a better representation and, therefore, an improved detection accuracy with still a reduced computational cost. We validate the different multiresolution models on several commonly used datasets, showing state-of-the-art results with a reduced computational cost. Finally, we specialize the multiresolution deformable model to the challenging task of pedestrian detection on moving vehicles, that requires both high accuracy and real-time performance. We show that the overall quality of our model is superior to previous works and it can lead to the first reliable pedestrian detection based only on images.