• Aluno: Diogo Lopes da Silva

  • Título: “Detecção de Pedestres em Vídeos Digitais Usando Comitê de Extratores de Movimento”

  • Orientador: Prof. Carmelo Albanez Bastos Filho

  • Co-Orientador: Prof. Leticia Maria Seijas

  • Data-hora: 28/agosto/2017 (08:00h)

  • Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-5

     

     

    Resumo:

    "Detecção de humanos  em imagens digitais é um desafio porque  exitem movimentos da câmera, variações de poses,  background, aparência, roupas e iluminação. Diversos  detectors de pedestres foram propostos recentemente, como Aggregated Channel Features (ACF). Esses tipos de detectores baseados em características  relacionadas à forma do objeto. Essas características são bons indicativos da presença humana, mas elas podem frequentemente gerar uma alta taxa de alarmes falso já que a forma humana pode variar em função da altura, peso, cor, etc... Porém, neste trabalho é proposto usar características indicadoras de movimento no framework ACF para mitigar a taxa de alarmes falso. São três características de movimento propostas: WSTD, MBH e IMHcd. Neste trabalho foi combinado essas características de movimento com o ACF. O principal objetivo é criar um método para reduzir a taxa de falso positivos emsistemas de detecção de pedestres combinando essas características de movimento. Para isso, foi usado o framework ACF e implementadas as três características de movimento com o objetivo de melhorar a qualidade do processo de detecção. Nesta proposta, foram analisadas todas as possíveis combinações das características definidas no ACF com as três características indicadoras de movimento, e avaliado o desempenho de detecção dessas possibilidades. Finalmente, as melhores combinações são selecionadas para formar um comitê, e comparar a performance deste sistema inteligente com técnicas apresentadas anteriormente.Neste trabalho foi demosntrado que os comitês criados a partir das combinações de características que obtiveram melhores resultados de precisão quando comparado ao ACF original e apresentou redução da taxa de falso positivos para detecção de pedestres."

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