From very ancient times it has always been essential to have an access control people (in our context counting people), for example: physical spaces in companies, factories and schools. It is always necessary to have an access control for their workers or others people, in the case to identify people who do not belong to the staff, it is very necessary to be able to control the time of entry and exit of these people on sites that they access or work, this type of control is required in almost every place where there is a great flow of people, some of which we are appointed are any type of events such as music, art, sports, culture, among others. Until today to achieve access control people (people counting), many systems that have been developed and devices that help perform this task are using mechanical systems, electronic devices, and sophisticated software applications. Some of these developments are turnstiles, revolving doors, manual counters, electronics, thermals and counters through software. This work presents two heuristics for tracking objects, based on contours, showing its application in the design and implementation of a system for the counting of people using computer vision. The analysis procedure on a video to identify people accessing a physical space and that information make people counting incoming and outgoing described. Placing the system on top of physical access projects. The process for achieving the objective starts with identifying the background image, getting the first frame (called background), which is converted to grayscale and filtered by a thresholding filter to remove some useless information, then we get next frames of the video and compute the difference, so with the image computed we are getting regions of interest that contain objects. The system proceed using the heuristic that identify contours where each one is filtered by a threshold value defined (contour´s area), a candidate contour or set of contours are represented by one rectangle that cover all them, that rectangle is followed up in the next video frames catches.
Desde tiempos muy antiguos siempre ha sido indispensable tener un control de acceso de personas (conteo de personas), por ejemplo: en empresas, fabricas, escuelas. Siempre es necesario tener un control de acceso para sus trabajadores, de tal forma que se logre identificar a las personas que no pertenecen al personal. También es necesario que se pueda controlar la hora de entrada y salida de los mismos trabajadores en los sitios que laboran. Este tipo de control se requiere en casi todo lugar donde exista un gran flujo de personas, como lo pueden ser casi cualquier tipo de eventos como los de música, arte, deporte, cultura, entre muchos otros. En la actualidad, para lograr tener el control de acceso de personas (conteo de personas), se han desarrollado muchos sistemas y dispositivos que ayudan a realizar esta tarea, empleando equipos mecánicos, electrónicos y sofisticadas aplicaciones de software. Algunos de estos desarrollos son: torniquetes, puertas giratorias, contadores manuales, electrónicos, térmicos y por medio de software. En este trabajo se presentan dos heurísticas nuevas para el seguimiento de objetos, basadas en los contornos, mostrando su aplicación en el diseño e implementación de un sistema para el conteo de persona por medio de visión computacional. Se describe el procedimiento de análisis sobre un video para identificar personas que acceden a un espacio físico y con dicha información realizar el conteo de personas que entran y salen. Se proyecta la colocación del sistema en la parte superior del acceso físico. El proceso para lograr el objetivo planteado inicia con identificar el fondo de la imagen, para ello se captura una primera imagen (denominada fondo) la cual se transforma a escala de grises, se le aplica un filtro de umbralización para eliminar cierta información no útil y se obtiene la diferencia con cada imagen del video, obteniendo las regiones de interés que contienen los objetos. Posteriormente mediante la técnica de identificación de contornos se obtiene el área para cada uno de ellos y se define un valor de umbral para filtrarlos, entonces se ajustan los puntos del contorno a un rectángulo al cual se le da seguimiento en las subsecuentes imágenes de video.
