Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Ilha, Gustavo
Orientador(a): Susin, Altamiro Amadeu
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/23921
Resumo: A localização de objetos em uma imagem e acompanhamento de seu deslocamento numa sequência de imagens são tarefas de interesse teórico e prático. Aplicações de reconhecimento e rastreamento de padrões e objetos tem se difundido ultimamente, principalmente no ramo de controle, automação e vigilância. Esta dissertação apresenta um método eficaz para localizar e rastrear automaticamente objetos em vídeos. Para tanto, foi utilizado o caso do rastreamento da bola em vídeos esportivos, especificamente o jogo de futebol. O algoritmo primeiramente localiza a bola utilizando segmentação, eliminação e ponderação de candidatos, seguido do algoritmo de Viterbi, que decide qual desses candidatos representa efetivamente a bola. Depois de encontrada, a bola é rastreada utilizando o Filtro de Partículas auxiliado pelo método de semelhança de histogramas. Não é necessária inicialização da bola ou intervenção humana durante o algoritmo. Por fim, é feita uma comparação do Filtro de Kalman com o Filtro de Partículas no escopo do rastreamento da bola em vídeos de futebol. E, adicionalmente, é feita a comparação entre as funções de semelhança para serem utilizadas no Filtro de Partículas para o rastreamento da bola. Dificuldades, como a presença de ruído e de oclusão, tanto parcial como total, tiveram de ser contornadas.
id URGS_b5e1988ff198e02a467fee46d2515dc6
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/23921
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str
spelling Ilha, GustavoSusin, Altamiro Amadeu2010-06-18T04:19:18Z2009http://hdl.handle.net/10183/23921000738702A localização de objetos em uma imagem e acompanhamento de seu deslocamento numa sequência de imagens são tarefas de interesse teórico e prático. Aplicações de reconhecimento e rastreamento de padrões e objetos tem se difundido ultimamente, principalmente no ramo de controle, automação e vigilância. Esta dissertação apresenta um método eficaz para localizar e rastrear automaticamente objetos em vídeos. Para tanto, foi utilizado o caso do rastreamento da bola em vídeos esportivos, especificamente o jogo de futebol. O algoritmo primeiramente localiza a bola utilizando segmentação, eliminação e ponderação de candidatos, seguido do algoritmo de Viterbi, que decide qual desses candidatos representa efetivamente a bola. Depois de encontrada, a bola é rastreada utilizando o Filtro de Partículas auxiliado pelo método de semelhança de histogramas. Não é necessária inicialização da bola ou intervenção humana durante o algoritmo. Por fim, é feita uma comparação do Filtro de Kalman com o Filtro de Partículas no escopo do rastreamento da bola em vídeos de futebol. E, adicionalmente, é feita a comparação entre as funções de semelhança para serem utilizadas no Filtro de Partículas para o rastreamento da bola. Dificuldades, como a presença de ruído e de oclusão, tanto parcial como total, tiveram de ser contornadas.The location of objects in an image and tracking its movement in a sequence of images is a task of theoretical and practical interest. Applications for recognition and tracking of patterns and objects have been spread lately, especially in the field of control, automation and vigilance. This dissertation presents an effective method to automatically locate and track objects in videos. Thereto, we used the case of tracking the ball in sports videos, specifically the game of football. The algorithm first locates the ball using segmentation, elimination and the weighting of candidates, followed by a Viterbi algorithm, which decides which of these candidates is actually the ball. Once found, the ball is tracked using the Particle Filter aided by the method of similarity of histograms. It is not necessary to initialize the ball or any human intervention during the algorithm. Next, a comparison of the Kalman Filter to Particle Filter in the scope of tracking the ball in soccer videos is made. And in addition, a comparison is made between the functions of similarity to be used in the Particle Filter for tracking the ball. Difficulties, such as the presence of noise and occlusion, in part or in total, had to be circumvented.application/pdfporProcessamento de imagensFiltro de KalmanProcessamento de sinaisElectrical engineeringSignal processingImage processingKalman filterParticle filterObject trackingViterbi decoderRastreamento automático da bola de futebol em vídeosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPorto Alegre, BR-RS2009mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000738702.pdf.txt000738702.pdf.txtExtracted Texttext/plain90004http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/23921/2/000738702.pdf.txt73bfe0f0dd169f15c53738634d54abeeMD52ORIGINAL000738702.pdf000738702.pdfTexto completoapplication/pdf1056389http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/23921/1/000738702.pdf6b996a06d19d316ecd13f5980a8cb232MD51THUMBNAIL000738702.pdf.jpg000738702.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1076http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/23921/3/000738702.pdf.jpg1fe4d0069537ce82d8a311997190066fMD5310183/239212018-10-17 08:30:06.744oai:www.lume.ufrgs.br:10183/23921Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T11:30:06Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
title Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
spellingShingle Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
Ilha, Gustavo
Processamento de imagens
Filtro de Kalman
Processamento de sinais
Electrical engineering
Signal processing
Image processing
Kalman filter
Particle filter
Object tracking
Viterbi decoder
title_short Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
title_full Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
title_fullStr Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
title_full_unstemmed Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
title_sort Rastreamento automático da bola de futebol em vídeos
author Ilha, Gustavo
author_facet Ilha, Gustavo
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Ilha, Gustavo
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Susin, Altamiro Amadeu
contributor_str_mv Susin, Altamiro Amadeu
dc.subject.por.fl_str_mv Processamento de imagens
Filtro de Kalman
Processamento de sinais
topic Processamento de imagens
Filtro de Kalman
Processamento de sinais
Electrical engineering
Signal processing
Image processing
Kalman filter
Particle filter
Object tracking
Viterbi decoder
dc.subject.eng.fl_str_mv Electrical engineering
Signal processing
Image processing
Kalman filter
Particle filter
Object tracking
Viterbi decoder
description A localização de objetos em uma imagem e acompanhamento de seu deslocamento numa sequência de imagens são tarefas de interesse teórico e prático. Aplicações de reconhecimento e rastreamento de padrões e objetos tem se difundido ultimamente, principalmente no ramo de controle, automação e vigilância. Esta dissertação apresenta um método eficaz para localizar e rastrear automaticamente objetos em vídeos. Para tanto, foi utilizado o caso do rastreamento da bola em vídeos esportivos, especificamente o jogo de futebol. O algoritmo primeiramente localiza a bola utilizando segmentação, eliminação e ponderação de candidatos, seguido do algoritmo de Viterbi, que decide qual desses candidatos representa efetivamente a bola. Depois de encontrada, a bola é rastreada utilizando o Filtro de Partículas auxiliado pelo método de semelhança de histogramas. Não é necessária inicialização da bola ou intervenção humana durante o algoritmo. Por fim, é feita uma comparação do Filtro de Kalman com o Filtro de Partículas no escopo do rastreamento da bola em vídeos de futebol. E, adicionalmente, é feita a comparação entre as funções de semelhança para serem utilizadas no Filtro de Partículas para o rastreamento da bola. Dificuldades, como a presença de ruído e de oclusão, tanto parcial como total, tiveram de ser contornadas.
publishDate 2009
dc.date.issued.fl_str_mv 2009
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2010-06-18T04:19:18Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/23921
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000738702
url http://hdl.handle.net/10183/23921
identifier_str_mv 000738702
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/23921/2/000738702.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/23921/1/000738702.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/23921/3/000738702.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 73bfe0f0dd169f15c53738634d54abee
6b996a06d19d316ecd13f5980a8cb232
1fe4d0069537ce82d8a311997190066f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1831315876947689472