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@article{ Antonio2020, title = {Detección de peatones con variaciones de forma al caminar con Modelos de Forma Activa}, author = {Antonio, Juan Alberto and Romero, Marcelo}, journal = {CIENCIA ergo-sum : revista científica multidisciplinaria de la Universidad Autónoma del Estado de México}, number = {3}, pages = {426-440}, volume = {27}, year = {2020}, issn = {2395-8782}, doi = {https://doi.org/10.30878/ces.v27n3a10}, urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-71219-0}, abstract = {Se provee un detector de peatones con el algoritmo modelos de forma activa (ASM), con las etapas entrenamiento (PDM) y ajuste (ASM). Con PDM, se marcan 50 landmarks y se extraen los perfiles de grises en la silueta de cada peatón en 137 imágenes (peatón 1 y peatón 2) aplicando los modos de variación (PCA). El aporte de este trabajo es el ajuste y detección de un peatón a pesar de las variaciones. Al final con los resultados evaluados con leave one out en cada imagen de 1 080 × 720 pixeles y con la métrica del error cuadrático medio (MSE) se obtiene un promedio total de 12.7 pixeles en la distancia de error entre los landmarks originales y los landmarks estimados.A pedestrian detector is provided with the algorithm models of active shape (ASM), with the stages: training (PDM) and adjustment (ASM). With PDM, 50 landmarks are marked, and gray profiles are extracted in the silhouette of each pedestrian in 137 images (pedestrian 1 and pedestrian 2) applying the variation modes (PCA). The contribution of this work is the adjustment and detection of a pedestrian despite the variations. At the end, the results evaluated with leave one out in each 1 080 × 720 pixels image and with the mean square error (MSE) metric, a total average of 12.7 pixels is obtained in the error distance between the original landmarks and the estimated landmarks.}, keywords = {pedestrian; Fußgänger}}