Rastreo de objetos con redes neuronales profundas en videos distorsionados

El objetivo de esta propuesta es diseñar, implementar y evaluar un rastreador de objetos en videos que sea robusto con respecto a distorsiones y basado en redes neuronales profundas. Los aportes esperados de este proyecto son: (i) Un repositorio de videos distorsionados (aproximadamente 6000 videos) anotados y afectados por distorsiones in-capture y postcapture. Estos videos tendrAn una duraciOn de entre 5 y 60 segundos y estarAn en formato YUV y MPEG-4, (ii) una comparaciOn de los 5 mejores rastreadores del estado del arte que compitieron en el VOT de 2017 usando videos autEnticamente distorsionados, (iii) un rastreador de video robusto con respecto a distorsiones in-capture y post-capture. Esta propuesta buscar potenciar y complementar los resultados del proyecto actualmente financiado por COLCIENCIAS titulado 'Vigilancia Inteligente para la Red de CAmaras de la PolicIa Metropolitana de Santiago de Cali (MECAL)’ pues se explorarAn tEcnicas como las redes artificiales profundas que por su capacidad de generalizaciOn tienen el potencial de mejorar el desempeño de los rastreadores en condiciones en las que los videos estAn distorsionados.