[pt] O rastreamento visual é uma etapa essencial em diversas aplicações de visão computacional. Em particular, o rastreamento facial é considerado uma tarefa desafiadora devido às variações na aparência da face, devidas à etnia, gênero, presença de bigode ou barba e cosméticos, além de variações na aparência ao longo da sequência de vídeo, como deformações, variações em iluminação, movimentos abruptos e oclusões. Geralmente, os rastreadores são robustos a alguns destes fatores, porém não alcançam resultados satisfatórios ao lidar com múltiplos fatores ao mesmo tempo. Uma alternativa é combinar as respostas de diferentes rastreadores para alcançar resultados mais robustos. Este trabalho se insere neste contexto e propõe um novo método para a fusão de rastreadores escalável, robusto, preciso e capaz de manipular rastreadores independentemente de seus modelos. O método prevê ainda a integração de detectores de faces ao modelo de fusão de forma a aumentar a acurácia do rastreamento. O método proposto foi implementado para fins de validação, tendo sido testado em diversas configurações que combinaram até cinco rastreadores distintos e um detector de faces. Em testes realizados a partir de quatro sequências de vídeo que apresentam condições diversas de imageamento o método superou em acurácia os rastreadores utilizados individualmente. / [en] Visual tracking is fundamental in several computer vision applications. In particular, face tracking is challenging because of the variations in facial appearance, due to age, ethnicity, gender, facial hair, and cosmetics, as well as appearance variations in long video sequences caused by facial deformations, lighting conditions, abrupt movements, and occlusions. Generally, trackers are robust to some of these factors but do not achieve satisfactory results when dealing with combined occurrences. An alternative is to combine the results of different trackers to achieve more robust outcomes. This work fits into this context and proposes a new method for scalable, robust and accurate tracker fusion able to combine trackers regardless of their models. The method further provides the integration of face detectors into the fusion model to increase the tracking accuracy. The proposed method was implemented for validation purposes and was tested in different configurations that combined up to five different trackers and one face detector. In tests on four video sequences that present different imaging conditions the method outperformed the trackers used individually.

[pt] Esta dissertação discute a aplicação de efeitos de colorização 3D a animações 2D produzidas pela técnica quadro-a-quadro. Utilizando algoritmos de processamento de imagens, desenhos 2D são preparados para receber técnicas de sombreamento evitando a transformação da cena para uma geometria 3D. Esta preparação se dá através da obtenção de mapas de normais que aproximam a geometria do desenho. O sombreamento é obtido através de um conjunto de técnicas de renderização foto-realistas e não-foto-realistas, que podem ser adaptadas para utilização de normais aproximadas. Visando amenizar o trabalho exaustivo de colorir cada desenho, um método baseado no relacionamento entre imagens é apresentado para colorir automaticamente cada quadro numa seqüência de desenhos. Este processo de colorização considera a necessidade de possíveis intervenções humanas para garantir a qualidade final de cada imagem da animação. Um estudo sobre aproximação de normais, técnicas de sombreamento, segmentação de imagens e rastreamento de objetos é amplamente discutido nesta dissertação. / [en] This dissertation discusses the 3D colorization effects usage over a 2d animation, which has been produced through frame-by-frame techniques. Normal vector maps approximates the drawing geometry and provide the ability to perform shading effects by applying digital image processing algorithms, avoiding 3D geometry scene transformation. A set of photorealistic and non-photorealistic renderization techniques, which can be adapted to normal approximation usage, is proposed in the colorization process. Also, a method based on interframe dependence is presented, aiming to reduce the thoroughgoing effort of colorizing each individual frame within an animation. This colorization process considers possible human interventions to ensure image´s result quality. Finally, this dissertation provides a comprehensive study regarding several topics, such as normal approximations, shading techniques, image segmentation and object tracking.