[en] Video prediction has for a long time received attention within the field of computer vision, but it has gained importance during the last decade with the popularization of deep neural networks and their applications to computer vision. In this thesis, the main focus will be to linearize the dynamics of time sequences by exploiting the spatial context that video offers, with the final scope of obtaining better predictions. In the first place, we provide the theoretical base for dynamics. Following, we present several modifications for an existing deterministic predictor network called Dynamical Atoms-based Network (DYAN), which models time sequences as the output of Linear Time-Invariant (LTI) systems using system identification and dynamics foundations. The solutions present different levels of success and an in some cases they beat the State Of The Art (SOTA) for at least one dataset, in the metrics SSIM, MSE and MMF. We also present two novel convolutional autoencoder architectures (LODAEs) for low order dynamics manifold embedding, strongly based on deep neural networks, with the primary aim of giving a generalized solution for mapping video sequences into a new manifold, to adapt them to the pipeline of predictors such as DYAN, based on system identification. The results for the LODAEs are promising as they seem to achieve their goal for a very simple synthetic dataset by lowering the order of the latent space sequences and providing good reconstructions and in some cases, predictions.

[es] La predicción de video ha recibido atención en el campo de visión por computador durante un largo período de tiempo, pero ha ganado importancia durante la última década por la popularización de las redes neuronales y sus aplicaciones para visión. En este trabajo de fin de máster, el principal objetivo será linearizar la dinámica de las secuencias temporales a base de explotar el contexto espacial que ofrecen las secuencias de vídeo, con la intención de obtener mejores predicciones. En primer lugar, ofrecemos una sección de teoría de los fundamentos de dinámica. A continuación, presentamos diversas modificaciones para una red predictora determinística llamada Dynamical Atoms-Based Network (DYAN), que modela secuencias temporales como salida de un sistema lineal invariable en el tiempo (LTI), haciendo uso de herramientas de identificación de sistemas. Las soluciones presentan diferentes niveles de éxito y en alguno de los casos sobrepasan en resultados al estado del arte (SOTA) para al menos un set de datos, en las métricas SSIM, MSE y MMF. Además, presentamos dos arquitecturas en forma de autoencoder convolucional (LODAEs) para embeder datos en un espacio con dinámica de orden bajo, basadas en redes neuronales y con el principal objetivo de dar una solución generalizada para mapear secuencias de video en este nuevo espacio, y de esta forma adaptar los datos para predictores del mismo tipo que DYAN, basados en identificación de sistemas. Los resultados para los LODAEs son prometedores y parece que logran su objetivo para un set de datos sintético relativamente sencillo, reduciendo el orden de la dinámica en el espacio latente y obteniendo buenas reconstrucciones y, en algún caso, predicciones.