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[en] COLLABORATIVE FACE TRACKING: A FRAMEWORK FOR THE LONG-TERM FACE TRACKING / [pt] RASTREAMENTO DE FACES COLABORATIVO: UMA METODOLOGIA PARA O RASTREAMENTO DE FACES AO LONGO PRAZOVICTOR HUGO AYMA QUIRITA 22 March 2021 (has links)
[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.
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[en] 3D COLORIZING FOR 2D ANIMATION / [pt] COLORIZAÇÃO 3D PARA ANIMAÇÃO 2DHEDLENA MARIA DE ALMEIDA BEZERRA 31 January 2006 (has links)
[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.
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