Sistema de rastreamento visual de objetos baseado em movimentos oculares sacádicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Andrade, Mariella Berger
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Doutorado em Ciência da Computação
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Informática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Movimentos sacádicos
Rastreamento automático
Olhos - Movimentos
Sistemas de computação
Campos visuais
Cognição
Visão por computador
Ciência da Computação
004
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4312
Resumo: Visual search is the mechanism that involves a scan of the visual field in order to find an object of interest. The brain region responsible for performing the visual search, performed by saccadic eye movements, is the Superior Colliculus. A computer system for visual search biologically inspired needs to modell the saccadic eye movement, the transformation suffered by the images captured by the eyes in the way from the retina to the Superior Colliculus, and the response of the neurons of the Superior Colliculus to patterns of interest in the visual scene. In this work, we present a biologically inspired long-term object tracking system based on Virtual Generalizing Random Access Memory (VG-RAM) Weightless Neural Networks (WNN). VG-RAM WNN is an effective machine learning technique that offers simple implementation and fast training. Our system models the biological saccadic eye movement, the transformation suffered by the images captured by the eyes from the retina to the Superior Colliculus (SC), and the response of SC neurons to previously seen patterns. We evaluated the performance of our system using a well-known visual tracking database. Our experimental results show that our approach is capable of reliably and efficiently track an object of interest in a video with accuracy equivalent or superior to related work.
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