Segmentação, rastreamento de objetos e detecção de eventos primitivos com aplicação no monitoramento automático de ações humanas em vídeo.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: COSTA, Bruno Alexandre Dias da. lattes
Orientador(a): GOMES, Herman Martins. lattes
Banca de defesa: QUEIROZ , José Eustáquio Rangel de., BATISTA, Leonardo Vidal.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Visão Computacional
Segmentação de Objetos
Rastreamento de Objetos
Detecção de Eventos
Computer Vision
Object Segmentation
Object Tracking
Event Detection
Área do conhecimento CNPq:
Ciência da Computação
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8177
Resumo: A análise automática de movimento humano em vídeo digital vem sendo um tema de pesquisa freqüente devido ao grande número de aplicações promissoras, que fazem parte de um novo domínio, comumente denominado de "looking-at-people". Os objetivos gerais desta classe de aplicações são geralmente descobrir onde estão e quem são os humanos, bem como quais são as suas atividades no ambiente. Neste contexto, os sistemas de vigilância automática ganham cada vez mais espaço, devido à grande quantidade de sistemas de monitoramento (manual) instalados em locais públicos, como shopping centers, praças esportivas, aeroportos, estações de trem, vias públicas, dentre outros. Para a concepção de um sistema de vigilância automática podem ser identificados três importantes desafios de pesquisa, os quais foram objeto de estudo nesta dissertação: detecção de movimento, rastreamento e detecção/classificação de eventos, de acordo com os objetivos da aplicação. Neste trabalho, foi realizado um levantamento de técnicas computacionais com objetivo de desenvolver um protótipo para um sistema de detecção automática de abandono e remoção de objetos em ambientes monitorados por câmeras de vigilância. Esse protótipo foi implementado e resultados experimentais promissores foram conseguidos.
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Para a concepção de um sistema de vigilância automática podem ser identificados três importantes desafios de pesquisa, os quais foram objeto de estudo nesta dissertação: detecção de movimento, rastreamento e detecção/classificação de eventos, de acordo com os objetivos da aplicação. Neste trabalho, foi realizado um levantamento de técnicas computacionais com objetivo de desenvolver um protótipo para um sistema de detecção automática de abandono e remoção de objetos em ambientes monitorados por câmeras de vigilância. Esse protótipo foi implementado e resultados experimentais promissores foram conseguidos.Human motion analysis of human movement in digital video has been a frequent topic of research in computer vision due to the large number of promising applications, which are part of a new field, commonly referred to as "looking-at-people". The general objectives of this class of applications are usually to discover the location and identity of humans in the scene, as well as what are their activities on the environment. Within this context, video surveillance systems are ever more gaining popularity because of the large amount of (operator assisted) monitoring systems installed in public places such as shopping malls, sports centers, airports, train stations, public roads, among others. For the design of an automatic surveillance system it is possible to identify three major research challenges, which were the object of study in this work: motion detection, tracking and detection or classification of events according to the application. This dissertation includes a review of computational techniques needed to develop a prototype of a system for detecting the removal of unattended objects in environments monitored by surveillance cameras. This prototype has been implemented and promising experimental results were achieved.Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2019-10-17T11:05:54Z No. of bitstreams: 1 BRUNO ALEXANDRE DIAS DA COSTA - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2008.pdf: 6693541 bytes, checksum: 669c07418345e835c7f274c11425789f (MD5)Made available in DSpace on 2019-10-17T11:05:54Z (GMT). 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Segmentação, rastreamento de objetos e detecção de eventos primitivos com aplicação no monitoramento automático de ações humanas em vídeo. 2008. 116 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2008. 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