Detecção de faces e rastreamento da pose da cabeça

Orientador(a) (dc.contributor.advisor)Jung, Cláudio Rosito
Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes)http://lattes.cnpq.br/1538338871689655pt_BR
Autor(a) (dc.contributor.author)Schramm, Rodrigo
Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes)http://lattes.cnpq.br/6535271455024689pt_BR
Data de Disponibilização (dc.date.accessioned)2015-04-27T19:08:59Z
dc.date.available (dc.date.available)2015-04-27T19:08:59Z
Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued)2009-03-20
Abstract (dc.description.abstract)Video cameras are already part of the new man-machine interaction models. Through these, the face and pose of the head can be found, providing new resources for users. Among the applications that have benefited from this type of resource are video conference, educational and entertainment games, and measurement of attention focus. In this context, this Master's thesis proposes a new model to detect and track the pose of the head in a video sequence captured by a monocular camera. To achieve this goal, two main stages were developed: face detection and head pose tracking. The first stage is the starting point for tracking the pose. In this stage, the face is detected in frontal pose using a detector with Haar-like features. In the second step of the algorithm, after detecting the face in frontal pose, specific attributes of the read are tracked to estimate the change in the pose of the head.en
Resumo (dc.description.resumo)As câmeras de vídeo já fazem parte dos novos modelos de interação entre o homem e a máquina. Através destas, a face e a pose da cabeça podem ser detectadas promovendo novos recursos para o usuário. Entre o conjunto de aplicações que têm se beneficiado deste tipo de recurso estão a vídeo-conferência, os jogos educacionais e de entretenimento, o controle de atenção de motoristas e a medida de foco de atenção. Nesse contexto insere-se essa proposta de mestrado, a qual propõe um novo modelo para detectar e rastrear a pose da cabeça a partir de uma seqüência de vídeo obtida com uma câmera monocular. Para alcançar esse objetivo, duas etapas principais foram desenvolvidas: a detecção da face e o rastreamento da pose. Nessa etapa, a face é detectada em pose frontal utilizando-se um detector com haar-like features. Na segunda etapa do algoritmo, após a detecção da face em pose frontal, atributos específicos da mesma são rastreados para estimar a variação da pose de cabeça.pt_BR
Agência de fomento (dc.description.sponsorship)HP - Hewlett-Packard Brasil Ltdapt_BR
URI (dc.identifier.uri)http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/3379
Idioma (dc.language)pt_BRpt_BR
Nome da instituição (dc.publisher)Universidade do Vale do Rio dos 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)Visão computacionalpt_BR
Assunto (dc.subject)Detecção de facespt_BR
Assunto (dc.subject)Rastreamento da pose da cabeçapt_BR
Assunto (dc.subject)Interface homem-computadorpt_BR
Assunto (dc.subject)Computer visionen
Assunto (dc.subject)Face detectionen
Assunto (dc.subject)Head pose estimationen
Assunto (dc.subject)Human-computer interactionen
Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq)ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
Título (dc.title)Detecção de faces e rastreamento da pose da cabeçapt_BR
Tipo de arquivo (dc.type)Dissertaçãopt_BR

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