Metodologia para reconhecimento de objetos utilizando padrões binários locais com sensores baseados em eventos - Fardo, Fernando Azevedo (2021)
Recentemente, novos sensores com pixels ativos foram colocados no mercado. Estes sensores exportam variações locais de intensidade luminosa na forma de eventos assíncronos com baixa latência. Uma vez que o formato de saída dos dados é um fluxo de eventos endereçáveis e não uma imagem de intensidades completa, novos algoritmos são necessários para problemas conhecidos na área de Visão Computacional, como segmentação, VO, SLAM, reconhecimento de objetos e cenas. Algumas propostas para estes novos algoritmos foram aplicadas à navegação de veículos autônomos e mostraram bom desempenho para manobras em alta velocidade. Foram propostas também algumas metodologias para classificação de objetos utilizando métodos convencionais, adaptações para uso de redes profundas e redes neurais de terceira geração baseadas em spikes. No entanto, métodos utilizando redes profundas ou redes spike, frequentemente requerem recursos de hardware específicos e de difícil miniaturização. Além disso, diversos operadores e descritores tradicionais utilizados na área de Visão Computacional tem sido negligenciados no contexto de eventos e poderiam contribuir para metodologias mais leves para reconhecimento de objetos e símbolos. Esta tese propõe um algoritmo para extração de padrões binários locais em estruturas esparsas tipicamente encontrados em capturas por eventos com complexidade linear demonstrada experimentalmente. Para sustentar a plausibilidade da adoção deste operador, esta tese propõe a duas metodologias utilizando padrões binários locais aplicados a capturas com sensores basados em eventos para o problema de reconhecimento de objetos. A primeira metodologia, tira proveito do conhecimentos sobre os movimentos realizados pelo sensor, enquanto a segunda é agnóstica a movimentos. É demonstrado experimentalmente que o LBP é uma alternativa viável, rápida e leve e que possibilita a redução de variáveis usando algoritmo PCA em alguns casos. Demonstramos que é possível reduzir o tamanho do vetor final utilizado para classificação em até 99,73% em relação a métodos convencionais considerados estado da arte e ainda manter acurácia comparável aos mesmos.