Dissertação de Mestrado Aluno: Bruno Costa Orientador: Herman Gomes

Dissertação de Mestrado Aluno: Bruno Costa Orientador: Herman Gomes
Segmentação, Rastreamento de Objetos e Detecção de Eventos Primitivos com Aplicação no Monitoramento Automático de Ações Humanas em Vídeo Dissertação de Mestrado Aluno: Bruno Costa Orientador: Herman Gomes COPIN/CEEI/UFCG /10/2008

© Bruno Alexandre Dias da Costa
Roteiro Introdução Detecção de Movimento Rastreamento Detecção de Ações Arquitetura Proposta e Modelagem Bases de Dados e Experimentos Conclusões e Trabalhos Futuros 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Introdução

Introdução Motivações Uso de vídeo se tornou algo ubíquo Aumento no uso de sistemas de monitoramento devido a problemas violência, atos de vandalismo, roubos e atentados terroristas Grandes volumes de vídeos em sua maioria nunca assistidos Necessidade de análise de vídeos é primordial, tanto do ponto de vista pragmático como acadêmico 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Introdução Motivações Novo domínio de aplicações (looking at people): Monitoramento de Vídeo (Surveillance) Análise de Movimento Realidade Virtual Controle e Automação Interfaces Avançadas Compressão de Vídeo 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Introdução Motivações Surgem diversos projetos em Monitoramento de Vídeo PFinder - VSAM – W4 – ADVISOR – CAVIAR – 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Introdução Problemas Armazenamento desnecessário de grandes quantidades de vídeo Inspeção/Monitoramento manual e contínuo de vídeo é despendioso Soluções Armazenar apenas o necessário Notificar os acontecimentos de maneira automática e em tempo hábil 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Introdução Sistemas de Vigilância Automática Desafios Gerais Detectar Rastrear Interpretar “Quando vemos uma pessoa em movimento, nossos olhos a rastraeiam; então, pela análise das posturas que essa pessoa assume, nosso cérebro reconhece o comportamento dela” (Utsumi, 2003) 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa 8

Introdução Sistemas de Vigilância Automática Detecção de Mov. Rastreamento Sequência lógica dos módulos Nível de abstração Classificação (Regiões de mov.)‏ (Objeto, trajetória)‏ (Ação/evento/comportamento)‏ 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Introdução Objetivos Viabilizar as soluções para os problemas citados através da visão computacional Metodologia Revisar técnicas tradicionalmente utilizadas Destacar as principais dificuldades e tendências Desenvolver um protótipo de sistema que seja capaz de detectar remoção ou abandono de objetos em ambientes monitorados 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Introdução Relevância Sistemas automáticos devem requerer a atenção humana somente quando necessário Monitoramento manual e contínuo de fluxo de vídeo além de estar sujeito à falhas, consome tempo valioso Detectar objetos abandonados é importante, pois podem representar riscos Proteger objetos contra remoção sem a devida permissão 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Movimento

Detecção de Movimento Características Objetos alvo Modelo de segmentação Processamento Pós-segmentação Classificação de objetos Entrada: sequência de imagens capturadas Saída: Imagens binarizadas, objetos alvo Desafio Adaptar-se às mudanças de background 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Movimento Exemplo 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Movimento Modelos de Segmentação Subtração de Imagem (Siebel, 2003) Estatísticos (Haritaoglu, 2000) Diferença Temporal (Lipton, 2000) Fluxo Óptico (Wang, 2003) 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Movimento Processamento Pós-Segmentação Remoção de Sombras (Jacques, 2005) Regiões sombreadas são semelhantes ao background, com uma diferença de iluminação Remoção de Ruído (Gonzalez, 2002) Remoção de regiões muito pequenas Filtros de suavização Erosão/Dilitação Detecção de Regiões Conectadas (OpenCV) 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Movimento Processamento Pós-Segmentação - Exemplos 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Rastreamento

Rastreamento Características Algoritmo de rastreamento Entrada: objetos segmentados Saída: objetos rotulados Objetivo Estabelecer relações temporais entre objetos alvo de quadros de vídeo consecutivos Desafios Tratamento de oclusão (junção e divisão de objetos) Rastreamento multi-câmera 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Rastreamento Modelos de Algoritmos – Correspondência de características Iterar entre os objetos de quadros consecutivos comparando os vetores de características calculados Exemplos Altura Largura Área Perímetro Retângulo mínimo Compactação Regularidade 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Rastreamento Modelos de Algoritmos – Filtro de Kalman (Welch, 1995) Conjunto de equações matemáticas Composto de duas etapas: predição e correção Predição Correção 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Ações

Detecção de Ações Características Classificação de dados com características que variam no tempo Entrada: objetos rastreados Saída: depende da aplicação (alarmes ao operador) Classificador Tradicional Simples heurísticas 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Ações Classificadores Tradicionais Hidden Markov Model (Ohya, 1992) Template Matching (Polana, 1994) Redes Bayesianas (Ribeiro, 2005) Redes Neurais (Lin, 1999) Heurísticas Conjuntos de restrições simples (Rincón, 2006) 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Arquitetura e Modelagem

Arquitetura Proposta 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Arquitetura Proposta Sistema de Vigilância Automática Módulos Implementados Detecção de Movimento Rastreamento Deteção de Abandono e Remoção de Objetos Ferramentas de Implementação Linguagem C Ambiente Eclipse + Plugin CDT Bibliotecas: OpenCV, FFMPEG 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Modelagem do Sistema Sistema de Vigilância Automática 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Modelagem do Sistema Detecção de Movimento – visão geral Modelos Implementados Bimodal (W4) M. de Gaussianas (GMM) 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Detecção de Oclusão/Junção Tratamento de Oclusão/Junção
Modelagem do Sistema Rastreamento Algoritmos Implementados Algoritmo Estratégia Detecção de Oclusão/Junção Tratamento de Oclusão/Junção Detecção de Divisão Algoritmo 1 Similaridade de vetor de características. Sim Não. Atribui ao objeto resultante o rótulo do maior objeto em oclusão. Sim. Algoritmo 2 Similaridade de vetor de características e Filtro de Kalman. Sim. Utiliza a predição da posição do objeto. 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Modelagem do Sistema Rastreamento – visão geral 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Modelagem do Sistema Rastreamento – Algoritmo 1 (Amer, 2005) Mantém duas listas de objetos (Grafo bipartido) Itera entre objetos das duas listas Compara vetores da características Associa objetos similares Verifica ocorrência de oclusão/junção Objeto resultante recebe rótulo do maior objeto de oclusão Verifica ocorrência de divisão de objetos Maior objeto resultante recebe rótulo de objeto dividido Atualiza propriedades dos objetos 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Modelagem do Sistema Rastreamento – Algoritmo 2 (Algoritmo 1 + Filtro de Kalman) Aplica equações de predição Itera entre objetos das duas listas Compara vetores da características Associa objetos similares (incluindo predição) Verifica ocorrência de oclusão/junção Objetos em oclusão são mantidos no rastreamento Verifica ocorrência de divisão de objetos Atualiza Propriedades dos Objetos Objetos em oclusão são atualizados com predição 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Modelagem do Sistema Detecção de Eventos – Algoritmo original proposto 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Modelagem do Sistema Detecção de Eventos – Algoritmo original proposto Mantêm uma lista de eventos correntes Conjunto de restrições simples Um objeto sofre divisão (indicado pelo rastreamento) Objeto maior pratica ação Objeto menor sofre ação Objeto que sofre ação permanece imóvel Objetos permanecem a uma distância maior que limiar Um evento é criado O evento persiste por certo tempo Uma alarme é gerado 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa 37

Bases de Dados e Experimentos

Bases de Dados Bases de Dados para Experimentos Detecção de Movimento PETS 2004 (indoor) PETS 2001 (outdoor) Rastreamento PETS 2006 Detecção de Eventos Vídeo Produzido no DSC 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Bases de Dados PETS 2001 PETS 2006 PETS 2004 Vídeo DSC 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

(Segmentação → Con. Verdade)
Experimentos Detecção de Movimento - Métricas GT Métricas Descrição (Segmentação → Con. Verdade) Detecção Correta (CD) Um para um Ruído (N) Um para nenhum Falha de Detecção (ND) Nenhum para um Região Dividida (SR) Muitos par um Região Conjunta (JR) Um para muitos Região Conjunta e Dividida (JSR) Muitos para muitos Detecção Total CD+ SR+JR+JSR GT I DT DT Interseção mínima de 50% 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa 41

Experimentos Detecção de Movimento PETS 2001 - outdoor
Métricas W4 (%) GMM (%) Detecção Correta 90,51 94,72 Falha de Detecção 3,50 1,84 Região Dividida 1,09 0,72 Região Conjunta 1,43 1,36 Região Conjunta e Dividida 3.47 Detecção Total 96,50 98,16 Ruído 39,22 11,13 Métricas W4 (%) GMM (%) Detecção Correta 63,10 60,00 Falha de Detecção 6,65 10,91 Região Dividida 0,8 0,01 Região Conjunta 25,59 28,36 Região Conjunta e Dividida 3,86 0,11 Detecção Total 93,35 89,09 Ruído 61,74 38,78 PETS outdoor PETS Indoor CD de trabalhos relacionados variam entre 80 e 90% 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Experimentos Detecção de Movimento – W4 Segmentação vs Conj.Verdade
Original Segmentação vs Conj.Verdade 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Experimentos Detecção de Movimento – GMM Original
Segmentação vs Conj.Verdade 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Experimentos Rastreamento – Algoritmo 1 PETS Câmera 3, Dataset 1 Objeto Quadros Núm. de Rótulos Q. Rastreados Divisões Junções Objeto 1 195 1 Objeto 2 132 2 Objeto 3 110 Objeto 4 153 8 4 Objeto 5 1140 671 27 15 Objeto 6 167 Total 1897 7 1428 38 21 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Experimentos Rastreamento – Algoritmo 2 PETS Câmera 3, Dataset 1 (Objetos com alto grau de oclusão) Objeto Quadros Núm. de Rótulos Oclusões/Junções Oclusões Detectadas Rótulos Recuperados Objeto 7 120 4 7 Objeto 8 115 3 1 Objeto 9 2 Objeto 10 100 Objeto 11 95 Total 550 12 13 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Experimentos Eventos – Abandono e Remoção de Objetos Utilizando saídas do Algoritmo 1 de rastreamento Vídeo Base de Vídeo Grau de complexidade Quadros Abandonos Detectados Remoções Detectados Falsos positivos Vídeo 1 PETS 2006 Baixa 3021 1 Vídeo 2 Moderada 3000 6 5 Vídeo 3 3400 3 Vídeo 4 Vídeo DSC 840 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Conclusões e Trabalhos Futuros

Conclusões Detecção de Movimento A principal questão a ser observada no uso de modelos de segmentação adaptativos diz respeito ao momento em que as adaptações são feitas Detecção de Sombras apresentou melhores resultados com modelo W4 Modelo W4 apresentou maior consumo de recursos computacionais Implementação do GMM não apresentou se apresentou muito superior ao W4 como se esperava Alternativas: Considerar frame rate do vídeo, combinação de técnicas de diferentes modelos, uso erosão dilatação 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Conclusões Rastreamento São dois os principais fatores que dificultam o rastreamento: falhas de segmentação e a oclusão/junção entre dois ou mais objetos Algoritmo 1 comportou-se melhor em relação à falhas de segmentação Algoritmo 2 não obteve êxito (predição apenas da posição); Tratamento de oclusão passa, necessariamente por uso de múltiplas câmeras 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Conclusões Eventos Viabilidade de uso de heurísticas simples em vídeos não complexos Eventos e ações complexas exigem mecanismos tradicionais de aprendizagem de máquina Módulo mais prejudicado pela deficiência dos demais 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Contribuições Neste Trabalho Fundamentação teórica das técnicas tradicionalmente utilizadas Proposta de arquitetura para sistemas de monitoramento automático Comparativo entre dois modelos de segmentação de movimento Combinação entre algoritmos de rastreamento e mecanismos para detecção de oclusão e divisão de objetos Algoritmo baseado em regras simples para detecção automática de abandono e remoção de objetos em utilizando informações de rastreamento 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa 56

Trabalhos Futuros Experimentar Combinações de modelos de segmentação Avaliar a representatividade dos itens de um vetor de características para rastreamento Implementar algoritmos de rastreamento multi-câmera Incorporar classificadores de diversos tipos de objetos Elaborar técnicas para otimização de parâmetros de cada módulo Desenvolvimento de um framework que permitisse avaliar técnicas tradicionais, bem como adição e testes de novos modelos 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa

Referências (Utsumi, 2003) Utsumi, H. Mori, J. Ohya, and M. Yachida. Multiple-view-based tracking of multiple humans. In ICPR ’98: Proceedings of the 14th International Conference on Pattern Recognition-Volume 1, page 597, Washington, DC, USA, 1998. (Jacques, 2005) J. C. S. Jacques, C. R. Jung, and S. R. Musse. Background subtraction and shadow detection in grayscale video sequences. In Proceedings of Brazilian Simposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI), pages 189–196. IEEE Computer Society, 2005. (Siebel, 2003) N. T. Siebel. Design and Implementation of People Tracking Algorithms for Visual Surveillance Applications. PhD thesis, Department of Computer Science, The University of Reading, Reading, UK, March 2003. (Haritaoglu, 2000) Haritaoglu, D. Harwood, and L. S. Davis. W4: real-time surveillance of people and their activities. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 22(8):809–830, 2000. (Lipton, 2000) R. Collins, A. Lipton, T. Kanade, H. Fujiyoshi, D. Duggins, Y. Tsin, D. Tolliver, N. Enomoto, and O. Hasegawa. A system for video surveillance and monitoring: VSAM final report. Technical Report CMU-RI-TR-00-12, Robotics Institute, Carnegie Mellon University,2000. (Wang, 2003) L. Wang, W. Hu, and T. Tan. Recent developments in human motion analysis. Pattern Recognition, 36(3):585–601, 2003. (Gonzalez, 2002)C. R. Gonzalez and R. E. Woods. Digital Image Processing (2nd Edition). Prentice Hall, 2nd edition, January 2002. (Welch, 1995) G. Welch and G. Bishop. An introduction to the kalman filter. Technical report, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA, 1995. 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa 58

Referências (Ohya,1992) J. Yamato, J. Ohya, and K. Ishii. Recognizing human action in time-sequential images using hidden markov model. In Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 379–385, 1992. (Polana,1994) R. Polana and R. Nelson. Low level recognition of human motion (or how to get your manwithout finding his body parts). In Proceedings of the 1994 IEEEWorkshop on Motion of Non-Rigid and Articulated Objects, pages 77–82, 1994. (Ribeiro, 2005) P. C. Ribeiro and J. Santos-Victor. Human activity recognition from video: modeling, feature selection and classification architecture. In Proceedings of HAREM 2005 – International Workshop on Human Activity Recognition and Modelling, 2005. (Lin, 1999) C. Lin, H. Nein, and W. Lin. A space-time delay neural network for motion recognition and its application to lipreading. International Journal of Neural Systems, 9(4):311–334, 1999. (Rincón, 2006) J. Rincón, J. E. Herrero-Jaraba, J. R. Gómez, and C. Orrite-Uruñuela. Automatic left luggage detection and tracking using multi-camera ukf. In Proceedings 9th IEEE International Workshop on Performance Evaluation in Tracking and Surveillance (PETS 06), pages 59–66, New York, NY, USA, June 2006. 30/10/2008 © Bruno Alexandre Dias da Costa 59

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