Rastreamento de objetos usando descritores estatísticos

Orientador(a) (dc.contributor.advisor)Jung, Claudio Rosito
Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes)http://lattes.cnpq.br/1538338871689655pt_BR
Autor(a) (dc.contributor.author)Dihl, Leandro Lorenzettpt_BR
Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes)http://lattes.cnpq.br/3203738472939875pt_BR
Data de Disponibilização (dc.date.accessioned)2015-03-05T14:01:20Z
dc.date.available (dc.date.available)2015-03-05T14:01:20Z
Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued)2009-03-13
Abstract (dc.description.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 cen
Resumo (dc.description.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 modelopt_BR
Agência de fomento (dc.description.sponsorship)Nenhumapt_BR
URI (dc.identifier.uri)http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2273
Idioma (dc.language)pt_BRpt_BR
Nome da instituição (dc.publisher)Universidade do Vale do Rio do Sinospt_BR
País da Instituição (dc.publisher.country)Brasilpt_BR
Departamento (dc.publisher.department)Escola Politécnicapt_BR
Sigla da Instituição (dc.publisher.initials)UNISINOSpt_BR
Programa (dc.publisher.program)Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicadapt_BR
Direitos de acesso ao documento (dc.rights)openAccesspt_BR
Assunto (dc.subject)distância de Bhattacharyyapt_BR
Assunto (dc.subject)matrizes de covariânciapt_BR
Assunto (dc.subject)múltiplos fragmentospt_BR
Assunto (dc.subject)rastreamento de objetospt_BR
Assunto (dc.subject)visão computacionalpt_BR
Assunto (dc.subject)Bhattacharyya distanceen
Assunto (dc.subject)covariance matricesen
Assunto (dc.subject)multiple fragmentsen
Assunto (dc.subject)object trackingen
Assunto (dc.subject)computer visionen
Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq)Ciências Exatas e da Terrapt_BR
Título (dc.title)Rastreamento de objetos usando descritores estatísticospt_BR
Título (dc.title)Object tracking using statistical descriptorsen
Tipo de arquivo (dc.type)Dissertaçãopt_BR

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