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Detecção de Movimento Usando contornos ativos para detectar movimento

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Apresentação em tema: "Detecção de Movimento Usando contornos ativos para detectar movimento"— Transcrição da apresentação:

1 Detecção de Movimento Usando contornos ativos para detectar movimento

2 Equipe:  Mauro Florêncio Vieira – líder  Rodrigo Queiroz da Costa Lima  Silvana Corrêa da Silva  Talita Rodrigues de Menezes

3 Motivação  Segurança:  Detecção de movimento em imagens de câmeras de vigilância  Robótica:  Identificação de possíveis obstáculos móveis  Compressão de vídeos:  MPEG-4

4 Antecedentes  A Multi-body Factorization Method for Motion Analysis  detecção de múltiplos objetos  baseia-se na forma dos objetos  detecção do objeto em movimento sem calcular sua forma explicitamente  independe do número de objetos em movimento

5 Antecedentes (cont.)  Moving object segmentation algorithm for Human-like Visual System  Sistema Visual Humano (HVS) é o melhor mecanismo de segmentação de objetos móveis conhecido  é mais sensível a  cor  movimento

6 Antecedentes (cont.)  Partes estáticas do objeto podem não ser detectadas

7 Proposta  Ferramenta para detecção automática de movimento em vídeos no formato AVI  Múltiplos objetos móveis são destacados do background

8 Técnicas Utilizadas  Detecção de movimento em imagens baseada em tensor  Vídeo representado como um volume tridimensional (escalar X escalar X temporal)  Movimento estimado pela análise de estruturas locais de valores de cinza  Contorno ativo geodésico dirigido a tensor  Permite flexibilidade topológica

9 Exemplo

10 Cronograma  29/01/ /02/2002 – Estudo/Pesquisa  18/02/ /02/2002 – Análise/Design do sistema  25/02/ /03/2002 – Implementação/Redação do Relatório  01/04/ /04/2002 – Teste/Validação/Ajustes Finais/Redação do Relatório

11 Resultados Esperados  Adquirir conhecimentos de implementação de uma técnica de detecção de movimento e Snakes  Desenvolvimento de uma ferramenta, em Java, para detecção automática de movimento  Entrada: arquivo AVI  Filmado a partir de uma câmera em preto-e-branco estática  Saída: imagem com objetos móveis contornados

12 Referências  [1] A. Dumitras & A. N. Venetsanopoulos, "A comparative study of snake models with application to object shape description in bi-level and gray-level images", Proc. of IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Baltimore, USA, June 3-6, 2001  [2] G. Kühne, J. Weickert, O. Schuster & S. Richter, "A tensor-driven active contour model for moving object segmentation", Proc IEEE International Conference on Image Processing (ICIP-01, Thessaloniki, Oct. 2001), Vol. 2, 73-76, 2001

13 Referências (cont.)  [3] J. Costeira & T. Kanade, "A Multi-body Factorization Method for Motion Analysis", (29/01/2002).  [4] G. Kühne, S. Richter & M. Beier, “Motion- based Segmentation and Contour-based Classification of Video Objects”, ne/ (29/01/2002).

14 Referências (cont.)  [5] Kuk-Jin Yoon & In-So Keon, “Moving Object Segmentation Algorithm for Human-Like Vision System”, Human-friendly Welfare Robot System 2000.


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