Estabilização de vídeo digital gerado a partir de câmeras móveis utilizando particle filter

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorDe la Vega, Alexandre Santos-
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Murilo Bresciani de-
Autor(es): dc.contributorFerreira, Tadeu-
Autor(es): dc.contributorMendonça, Gelson Vieira-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Wagner Marini de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:48:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:48:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-07-25-
Data de envio: dc.date.issued2019-07-25-
Data de envio: dc.date.issued2012-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/10543-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/777911-
Descrição: dc.descriptionCom a popularidade cada vez maior de cˆameras embarcadas em dispositivos m´oveis, tornase necess´ario avaliar t´ecnicas que resolvam alguns problemas inerentes a esse tipo de gera- ¸c˜ao de v´ıdeo digital em cores. Este trabalho prop˜oe uma t´ecnica robusta para estabiliza¸c˜ao de v´ıdeo, utilizando a metodologia Particle Filter, que tem origem na filtragem Bayesiana e que ´e empregado em problemas de acompanhamento n˜ao linear e, possivelmente, n˜aoGaussiano. Neste tipo de filtragem, utilizando um mecanismo Monte Carlo Sequencial, s˜ao geradas amostras aleat´orias do vetor de estados, seguindo uma distribui¸c˜ao de probabilidades conhecida. E atribu´ıdo para cada amostra um peso, ou importˆancia, permitindo ´ simular recursivamente a distribui¸c˜ao da densidade a posteriori n˜ao linear. Com o foco em aplica¸c˜oes para videoconferˆencia, esta t´ecnica acompanha, quadro a quadro, a face selecionada do interlocutor, modelada como uma elipse parametrizada, mesmo em um cen´ario de grande varia¸c˜ao da sua localiza¸c˜ao devido a algum dist´urbio indesejado, provocado por uma instabilidade na gera¸c˜ao do v´ıdeo. Utilizando um algoritmo de baixo custo, cada quadro ´e dividido em diferentes blocos n˜ao sobrepostos, onde os histogramas de cor de suas bordas s˜ao comparados a um modelo previamente selecionado da face a ser acompanhada, possibilitando a detec¸c˜ao da sua nova localiza¸c˜ao e tamanho de forma r´apida. A posi¸c˜ao estimada da face define uma regi˜ao de importˆancia que determina qual a distribui¸c˜ao o algoritmo Particle Filter aplica para as amostras aleat´orias necess´arias para estimar o novo vetor de estado da face do interlocutor. Este m´etodo foi batizado pelo nome Blocos Particionados (BP) e, em conjunto com as t´ecnicas de M´odulo Gradiente e M´odulo de Cor, integram as t´ecnicas propostas neste trabalho para acompanhar a face quadro a quadro. Com a localiza¸c˜ao precisa da face acompanhada, aplica-se uma transforma¸c˜ao linear no quadro corrente, compensando a varia¸c˜ao indesejada que ocasiona a instabilidade do v´ıdeo.-
Descrição: dc.descriptionWith the increased popularity of embedded cameras in mobile devices, new approaches and techniques on how to generate fairly good quality video became necessary to be investigated to solve some inner problems that users has been experienced when recording color movies without a stabilized platform. This work proposes a robust and real-time technique to stabilize video based on Particle Filter framework. This methodology has its inspiration from Bayesian filtering which has in tracking and stochastic estimation some of the core applications due to their nonlinear and non-Gaussian behaviours. This kind of filtering generates random samples with a known probability distribution following Sequential Monte Carlo algorithms to simulate the a posteriori probability function and then estimates the new state vector of the dynamic system. Teleconferencing applications are the principal goal to be handled by this work. Processing an input video with some undesirable jitter throw this filter generates an stabilized output as the expected video result. By taking advantage from an importance sampling based on motion cues, this work gets a quick processing. The motion cues use an approach based on color histograms generated from a very small set of pixels taken from each incoming frame that finds the current face position defining a displacement vector. Particle filter uses this displacement vector to refine the current face state and eventually apply the desired statilization on the video.-
Descrição: dc.description134 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherNiterói-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectEstabilização de vídeo-
Palavras-chave: dc.subjectAcompanhamento-
Palavras-chave: dc.subjectVisão computacional-
Palavras-chave: dc.subjectTelecomunicação-
Palavras-chave: dc.subjectVisão computacional-
Palavras-chave: dc.subjectMétodo de Monte Carlo-
Palavras-chave: dc.subjectVideo stabilization-
Palavras-chave: dc.subjectTracking-
Palavras-chave: dc.subjectComputer vision-
Palavras-chave: dc.subjectParticle filter-
Palavras-chave: dc.subjectSequential Monte Carlo-
Título: dc.titleEstabilização de vídeo digital gerado a partir de câmeras móveis utilizando particle filter-
Tipo de arquivo: dc.typeDissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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