La detección de personas en los vídeos desempeña un papel importante en diversas aplicaciones de la vida real. La mayoría de los enfoques tradicionales dependen de la utilización de características elaboradas a mano que dependen del problema y son óptimas para tareas específicas. Además, son muy susceptibles a eventos dinámicos como los cambios de iluminación, las fluctuaciones de la cámara y las variaciones en el tamaño de los objetos. Por otro lado, los enfoques de aprendizaje de características propuestos son más baratos y sencillos porque las características altamente abstractas y discriminativas pueden producirse automáticamente sin necesidad de conocimientos expertos. En este trabajo, utilizamos métodos de aprendizaje automático de características que combinan el flujo óptico y tres modelos profundos diferentes (es decir, una red neural convolucional supervisada (S-CNN), un extractor de características CNN preentrenado y una máquina de aprendizaje extremo jerárquica) para la detección de personas en vídeos capturados con una cámara no estática en una plataforma aérea con altitudes variables. Los modelos se entrenan y prueban en el conjunto de datos aéreos UCF-ARG, disponible públicamente y de gran dificultad. Se analiza la comparación entre estos modelos en términos de entrenamiento, precisión de las pruebas y velocidad de aprendizaje. La evaluación del rendimiento tiene en cuenta cinco acciones humanas (cavar, saludar, lanzar, caminar y correr). Los resultados experimentales demuestran que los métodos propuestos tienen éxito en la tarea de detección humana. La CNN preentrenada produce una precisión media del 98,09%. S-CNN produce una precisión media del 95,6% con soft-max y del 91,7% con Support Vector Machines (SVM). H-ELM tiene una precisión media del 95,9%. Utilizando una unidad central de procesamiento (CPU) normal, el tiempo de entrenamiento de H-ELM tarda 445 segundos. El aprendizaje de S-CNN tarda 770 segundos con una Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) de alto rendimiento.
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