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Rastreamento de objetos usando descritores estatísticos
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| Autor | Dihl, Leandro Lorenzett; |
| Lattes do autor | http://lattes.cnpq.br/3203738472939875; |
| Orientador | Jung, Claudio Rosito; |
| Lattes do orientador | http://lattes.cnpq.br/1538338871689655; |
| Instituição | Universidade do Vale do Rio do Sinos; |
| Sigla da instituição | UNISINOS; |
| País da instituição | Brasil; |
| Instituto/Departamento | Escola Politécnica; |
| Idioma | pt_BR; |
| Título | Rastreamento de objetos usando descritores estatísticos; Object tracking using statistical descriptors; |
| Resumo | O baixo custo dos sistemas de aquisição de imagens e o aumento no poder computacional das máquinas disponíveis têm causado uma demanda crescente pela análise automatizada de vídeo, em diversas aplicações, como segurança, interfaces homem-computador, análise de desempenho esportivo, etc. O rastreamento de objetos através de câmeras de vídeo é parte desta análise, e tem-se mostrado um problema desafiador na área de visão computacional. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para o rastreamento de objetos baseada em fragmentos. Inicialmente, a região selecionada para o rastreamento é dividida em sub-regiões retangulares (fragmentos), e cada fragmento é rastreado independentemente. Além disso, o histórico de movimentação do objeto é utilizado para estimar sua posição no quadro seguinte. O deslocamento global do objeto é então obtido combinando os deslocamentos de cada fragmento e o deslocamento previsto, de modo a priorizar fragmentos com deslocamento coerente. Um esquema de atualização é aplicado no modelo; |
| Abstract | The low cost of image acquisition systems and increase the computational power of available machines have caused a growing demand for automated video analysis in several applications, such as surveillance, human-computer interfaces, analysis of sports performance, etc. Object tracking through the video sequence is part of this analysis, and it has been a challenging problem in the computer vision area. This work presents a new approach for object tracking based on fragments. Initially, the region selected for tracking is divided into rectangular subregions (patches, or fragments), and each patch is tracked independently. Moreover, the motion history of the object is used to estimate its position in the subsequent frames. The overall displacement of the object is then obtained combining the displacements of each patch and the predicted displacement vector in order to priorize fragments presenting consistent displacement. An update scheme is also applied to the model, to deal with illumination and appearance c; |
| Palavras-chave | distância de Bhattacharyya; matrizes de covariância; múltiplos fragmentos; rastreamento de objetos; visão computacional; Bhattacharyya distance; covariance matrices; multiple fragments; object tracking; computer vision; |
| Área(s) do conhecimento | Ciências Exatas e da Terra; |
| Tipo | Dissertação; |
| Data de defesa | 2009-03-13; |
| Agência de fomento | Nenhuma; |
| Direitos de acesso | openAccess; |
| URI | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2273; |
| Programa | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada; |
Arquivos deste item
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PPG Computação Aplicada [359]
PPG Computação Aplicada