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Detecção de objetos em vídeos usando misturas de modelos baseados em partes deformáveis obtidas de um conjunto de imagens (2012)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: LEON, LEISSI MARGARITA CASTANEDA - IME
  • USP Schools: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
  • Language: Português
  • Abstract: A detecção de objetos, pertencentes a uma determinada classe, em vídeos é de uma atividade amplamente estudada devido às aplicações potenciais que ela implica. Por exemplo, para vídeos obtidos por uma câmera estacionária, temos aplicações como segurança ou vigilância do tráfego, e por uma câmera dinâmica, para assistência ao condutor, entre outros. Na literatura, há diferentes métodos para tratar indistintamente cada um dos casos mencionados, e que consideram só imagens obtidas por um único tipo de câmera para treinar os detectores. Isto pode levar a uma baixa performance quando se aplica a técnica em vídeos de diferentes tipos de câmeras. O estado da arte na detecção de objetos de apenas uma classe, mostra uma tendência pelo uso de histogramas, treinamento supervisionado e, basicamente, seguem a seguinte estrutura: construção do modelo da classe de objeto, detecção de candidatos em uma imagem/quadro, e aplicação de uma medida sobre esses candidatos. Outra desvantagem observada é o uso de diferentes modelos para cada linha de visada de um objeto, gerando muitos modelos e, em alguns casos, um classificador para cada linha de visada. Nesta dissertação, abordamos o problema de detecção de objetos, usando um modelo da classe do objeto criada com um conjunto de dados de imagens estáticas e posteriormente usamos o modelo para detectar objetos na seqüência de imagens (vídeos) que foram coletadas a partir de câmeras estacionárias e dinâmicas, ou seja, num cenário totalmente diferente do usado para o treinamento. A criação do modelo é feita em uma fase de aprendizagem off-line, utilizando o conjunto de imagens PASCAL 2007. O modelo baseia-se em uma mistura de modelos baseados em partes deformáveis (MDPM), originalmente proposto por Felzenszwalb et al. (2010b) no âmbito da detecção de objetos em imagens. Não limitamos o modelo para uma determinada linha de visada.Foi elaborado um conjunto de experimentos que exploram o melhor número de componentes da mistura e o número de partes do modelo. Além disso, foi realizado um estudo comparativo de MDPMs simétricas e assimétricas. Testamos esse método para detectar objetos como pessoas e carros em vídeos obtidos por câmera estacionária e dinâmica. Nossos resultados não mostram apenas o bom desempenho da MDPM e melhores resultados que o estado da arte na detecção de objetos em vídeos obtidos por câmeras estacionárias ou dinâmicas, mas também mostram o melhor número de componentes da mistura e as partes para o modelo criado. Finalmente, os resultados mostram algumas diferenças entre as MDPMs simétricas e assimétricas na detecção de objetos em diferentes vídeos.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 23.10.2012

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    IME31000070151QA862.T C346d e.2
    How to cite
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    • ABNT

      CASTAÑEDA LEÓN, Leissi Margarita; HIRATA JÚNIOR, Roberto. Detecção de objetos em vídeos usando misturas de modelos baseados em partes deformáveis obtidas de um conjunto de imagens. 2012.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012.
    • APA

      Castañeda León, L. M., & Hirata Júnior, R. (2012). Detecção de objetos em vídeos usando misturas de modelos baseados em partes deformáveis obtidas de um conjunto de imagens. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Castañeda León LM, Hirata Júnior R. Detecção de objetos em vídeos usando misturas de modelos baseados em partes deformáveis obtidas de um conjunto de imagens. 2012 ;
    • Vancouver

      Castañeda León LM, Hirata Júnior R. Detecção de objetos em vídeos usando misturas de modelos baseados em partes deformáveis obtidas de um conjunto de imagens. 2012 ;

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