Dissertação (mestrado)-Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by samara castro (sammy_roberta7@hotmail.com) on 2010-12-17T11:54:39Z No. of bitstreams: 1 2009_GabrielIrribaremSoaresRuas.pdf: 930689 bytes, checksum: e2799bd445dd6968233c36dd984eb78c (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2010-12-17T22:45:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_GabrielIrribaremSoaresRuas.pdf: 930689 bytes, checksum: e2799bd445dd6968233c36dd984eb78c (MD5) / Made available in DSpace on 2010-12-17T22:45:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_GabrielIrribaremSoaresRuas.pdf: 930689 bytes, checksum: e2799bd445dd6968233c36dd984eb78c (MD5) / O presente trabalho apresenta uma proposta de sistema de segmentação de objetos móveis robusto a variações de iluminação e capaz de detectar e suprimir sombras móveis. Utilizou-se como base a técnica de subtração de fundo por misturas de gaussianas. Para lidar melhor com variações de iluminação, a técnica foi adaptada para utilizar o espaço de cores HSV. Foram analisadas as influências das sombras sobre o modelo de fundo e desenvolveu-se um modelo para reduzir sua influência sobre a segmentação de objetos. Observou-se também o efeito do ajuste de ganho causado por variações na iluminação da cena. Utilizando o conceito de estabilidade da cena, propõe-se um método de modelagem e controle da influência do ganho da câmera sobre a cena. Utilizando-se a supressão de sombras, obteve-se uma taxa de acerto de 36,63 %, similar à técnica original proposta por Stauffer. A taxa de falsos positivos foi reduzida de 71,38 % para 42,65 %. A metodologia proposta também foi capaz de reduzir significativamente a influência de variações bruscas de iluminação no resultado da subtração de fundo. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This study presents a proposal for a moving object segmentation system that is resistant to changes in lighting conditions and can detect and suppress moving shadows. The technique of background subtraction using mixtures of gaussians provided a basis for this study. To better deal with illumination changes, that technique was adapted to use the HSV color space. The influence of shadows over the the background model was analyzed. Furthermore, a model to reduce their influence over the object segmentation process was developed. The effects of automatic gain control caused by illumination changes in the scene were also studied. Using the concept of scene stability, a method to model and control the effects of camera gain on the scene was proposed. Shadow supression yielded a correct rate of 36.63 %, which is similar to results obtained using the original technique proposed by Stauffer. The false positive rate was reduced from 71.38 % to 42.65 %. In addition, the proposed methodology was also able to significantly reduce the influence of sudden illumination variations on the background subtraction results.