Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 45-47 / Este trabalho apresenta uma proposta para a detecção em tempo-real de eventos não convencionais em cenas de vídeo. O método consiste em analisar um vídeo proveniente de uma câmera de segurança para detectar, segmentar e rastrear objetos em movimento na ce / This work presents an approach for real-time event detection of non-conventional events in video scenes. This approach consists of the real-time analysis of video from a surveillance camera to detect, segment and tracking of moving objects in scene, and c

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica. 2012. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2012-09-12T14:23:29Z No. of bitstreams: 1 2012_RafaelFarnesel.pdf: 2251644 bytes, checksum: 06a1f8d32ab3725e34153299a33a8ba9 (MD5) / Approved for entry into archive by Leandro Silva Borges(leandroborges@bce.unb.br) on 2012-09-19T20:09:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_RafaelFarnesel.pdf: 2251644 bytes, checksum: 06a1f8d32ab3725e34153299a33a8ba9 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-09-19T20:09:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_RafaelFarnesel.pdf: 2251644 bytes, checksum: 06a1f8d32ab3725e34153299a33a8ba9 (MD5) / Esta dissertação trata da recuperação de quadros (imagens) de bitstreams de vídeo H.264/AVC armazenados em arquivos contêineres ISO/IEC 14496 (“.mp4”) corrompidos. O interesse em tais padrões de vídeo e de contêiner se dá pela prevalência por eles alcançada no mercado e pela grande quantidade de solicitações recebidas pelo Instituto de Criminalística da Polícia Civil do Distrito Federal para exame de equipamentos (sistemas de videossegurança, smartphones, filmadoras, etc.) que geram ou armazenam dados nesse formato. Em diversas situações, esses arquivos de vídeo são localizados em mídias investigadas, mas, por se encontrarem danificados, não podem ser reproduzidos por tocadores (players) de mídia. Nesses casos, a recuperação forense de quadros que os compõem se mostraria de grande utilidade para a formação de provas periciais. O trabalho apresenta teoria sobre o padrão H.264/AVC e sobre as diferentes especificações de contêineres ISO/IEC 14496 e, na sequência, detalha e interpreta os dados (bitstream) e metadados de um arquivo de vídeo. Em seguida, diferentes graus de corrupção são produzidos no arquivo, sendo expostas as consequências em sua reprodução. Como resultado, consegue-se comprovar que quadros integrantes de bitstream desacompanhado de seus metadados são irrecuperáveis. Mais do que isso, um procedimento para recuperação de quadros de arquivos corrompidos é apresentada e demonstrada, sendo também disponibilizado um algoritmo para localização de todos os quadros não sobrescritos, desde que presentes os metadados. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This thesis presents a procedure for the recovery of frames (images) contained in H.264/AVC bitstreams stored in corrupted ISO/IEC 14496 container files (“.mp4”). The focus on these container and bitstream formats is due to the fact that they are currently one of the most commonly used formats for recording, compression and distribution of video. Indeed, most video files found in seized evidence (e.g. smartphones, flash drives, CCTVs) under examination in the digital forensic laboratory of the Brazilian Federal District Police are in these formats. There are many cases, however, in which video files are partly retrieved, but they turn out to be corrupted in such ways that media players cannot reproduce them. In these situations, one plausible way to find out what their contents are and, depending on what is found, use them in a court of law, is to forensically recover their frames. This work starts by laying out the theory behind the H.264/AVC standard and the ISO/IEC 14496 containers. Next, it scrutinizes all the metadata of a video file. Different levels of corruption are intentionally inflicted on this same file, allowing the consequences on their playback to be shown and explained. Lastly, it is shown that it is not possible to recover frames from bitstreams that are not accompanied by their respective metadata, and a technique for the recovery of frames from corrupted video files is presented and demonstrated, along with an optimized algorithm to locate all the non-overwritten frames related to these files, regardless of where they are stored in the media.

Neste trabalho é apresentado um método para reconhecimento de seres humanos através da textura da íris. A imagem do olho é processada através da análise do gradiente, com uma técnica de dispersão aleatória de sementes. Um vetor de características é extraído para cada íris, baseado na análise dos componentes wavelet em diversos níveis de decomposição. Para se mensurar as distâncias entre esses vetores foi utilizado o cálculo da distância Euclidiana, gerando-se curvas recall x precision para se medir a eficiência do método desenvolvido. Os resultados obtidos com algumas famílias wavelets demonstraram que o método proposto é capaz de realizar o reconhecimento humano através da íris com uma precisão eficiente. / This work presents a method for recognition of human beings by iris texture. The image of the eye is processed through gradient analysis, based on a random dispersion of seeds. So, it is extracted a feature vector for each iris based on wavelet transform in some levels of decomposition. To estimate the distances between these vectors it was used the Euclidean distance, and recall x precision curves are generated to measure the efficiency of the developed method. The results gotten with some wavelets families had demonstrated that the proposed methodology is capable to do human recognition through the iris with an efficient precision.

Neste trabalho é apresentado um método para reconhecimento de seres humanos através da textura da íris. A imagem do olho é processada através da análise do gradiente, com uma técnica de dispersão aleatória de sementes. Um vetor de características é extraído para cada íris, baseado na análise dos componentes wavelet em diversos níveis de decomposição. Para se mensurar as distâncias entre esses vetores foi utilizado o cálculo da distância Euclidiana, gerando-se curvas recall x precision para se medir a eficiência do método desenvolvido. Os resultados obtidos com algumas famílias wavelets demonstraram que o método proposto é capaz de realizar o reconhecimento humano através da íris com uma precisão eficiente. / This work presents a method for recognition of human beings by iris texture. The image of the eye is processed through gradient analysis, based on a random dispersion of seeds. So, it is extracted a feature vector for each iris based on wavelet transform in some levels of decomposition. To estimate the distances between these vectors it was used the Euclidean distance, and recall x precision curves are generated to measure the efficiency of the developed method. The results gotten with some wavelets families had demonstrated that the proposed methodology is capable to do human recognition through the iris with an efficient precision.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5726.pdf: 4603491 bytes, checksum: 0fe3fa824a018f481106303c4816bf07 (MD5) Previous issue date: 2013-08-23 / Financiadora de Estudos e Projetos / Content-Based Image Retrieval systems use visual information like color, shape and texture to represent images in feature vectors. The numerical representation found for the images is used in query execution through a metric to evaluate the distance between vectors. In general, there is an inconsistency in the evaluation of similarity between images according to human perception and the results computed by CBIR systems, which is called Semantic Gap. One way to overcome this problem is by the addition of a diversity factor in query execution, allowing the user to specify a degree of dissimilarity between the resulting images and changing the query result. Adding diversity in consultation, however, requires high computational cost and the reduction of possible subsets to be analyzed is a difficult task to be understood by the user. This masters degree thesis aims to make use of Visual Data Mining techniques applied to queries in CBIR systems, improving the interpretability of the measure of similarity and diversity, as well as the relevance of the result according to the judgment and prior knowledge of the user. The user takes an active role in the retrieval of images by their content, guiding its result and, consequently, reducing the Semantic Gap. Additionally, a better understanding of the diversity and similarity factors involved in the query is supported by visualization and interaction techniques. / Sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (do Inglês, Content-Based Image Retrieval - CBIR) utilizam informações visuais de cor, forma e textura para representar as imagens em vetores de características. A representação numérica encontrada para as imagens é utilizada na execução da consulta através de uma métrica que avalie a distância entre os vetores. Em geral, existe uma inconsistência entre a percepção do ser humano na avaliação de similaridade entre imagens se comparada com a computada por sistemas CBIR, sendo esta descontinuidade denominada Gap Semântico. Adicionar um fator de diversidade na consulta tem-se mostrado como uma maneira de superar este problema, permitindo que o usuário especifique o grau de dissimilaridade entre as imagens resultantes e altere o resultado da consulta. Adicionar diversidade em consulta, no entanto, requer alto custo computacional e a redução das possibilidades de conjuntos para resposta é de difícil entendimento para o usuário. Este trabalho de mestrado propôs a utilização de técnicas de Mineração Visual de Dados (MVD) aplicadas sobre consultas em sistemas CBIR, melhorando a interpretabilidade da medida de similaridade e diversidade, assim como a relevância do resultado obtido. O usuário passa a exercer um papel ativo na consulta por conteúdo de imagens, permitindo que o mesmo dirija o processo, aproximando o resultado ao esperado pela cognição humana e reduzindo o gap semântico.

Atributos visuais de textura e forma foram investigados para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas (CBIR). Para a similaridade de imagens, foi considerada a estrutura de densidade mamária, representada principalmente pelos tecidos fibro-glandulares. A pesquisa consistiu de três etapas: (1) Preparação e processamento das imagens; (2) Extração e seleção de atributos visuais de textura e forma; (3) Implementação de um sistema de recuperação de imagem. A primeira etapa consistiu dos processos de retirada de ruído do fundo da imagem, segmentação da região da mama, detecção da região de músculo peitoral, localização do mamilo e da segmentação da região de tecidos fibro-glandulares. Utilizou-se a equação de Difusão Anisotrópica com filtro de Wiener para retirada e suavização de ruídos encontrados na imagem e preservação da borda da mama. Para a segmentação da região da mama, foram utilizadas as técnicas de limiarização de Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, Método de Otsu, Método interativo de Ridler & Carvard, Método de Reddi e Método da Matriz de Co-ocorrência. A melhor imagem foi escolhida numa tarefa supervisionada. A detecção automática da região do músculo peitoral foi feita com a combinação do operador de Canny e a transformada de Radon como detector de linha. A posição do mamilo foi detectada com a transformada de Radon como detector de direção de densidade. A segmentação da região de tecidos fibro-glandulares foi feita também com as técnicas de limiarização do Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, e Método de Otsu. Momentos Estatísticos extraídos do Histograma, Medida de Granulometria, Momentos Estatísticos extraídos do Domínio de Radon, Momento de Hu, e Textura de Haralick foram investigados como atributos de textura. Medida de Área, Circularidade e Razão de Diâmetro foram investigados como atributos de forma. A rede de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen foi utilizada como sistema de recuperação de imagem. Foram utilizadas, neste trabalho, 1080 imagens do projeto de Banco de Imagens do HCFMRP-USP, módulo Mamografia. O treinamento e teste foram feitos com a técnica de \"leaving-one-out\" e os melhores resultados obtidos foram: Taxa de precisão de 91,07% para a combinação dos cinco grupos de atributos de Forma, Estatísticos Extraídos do Histograma, Momento de Hu, Espectral no Domínio de Radon e de Medida de Granulometria; taxa de precisão e revocação do coeficiente de correlação médio representadas pela área sob a curva com valor de 0,02351 dos grupos de atributos de forma, de Textura de Haralick e Momento de Hu. Os resultados obtidos indicaram a relevância de nosso trabalho e seu potencial de utilização para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas. / Visual texture based on texture and shape features were investigated for content-based mammographic images retrieval (CBIR). For similarity of images, the mammary density structures were considered, mainly represented by fibro-glandular tissues. This research consisted of three stages: (1) Images preparation and processing; (2) Extraction and selection of the visual features; (3) Implementation of a retrieval system. The first stage consisted of noisy removing from the image background, breast region segmentation, pectoral muscle region detection, nipple localization and the fibro-glandular tissues region segmentation. The equation of Anisotropic Diffusion was used with Wiener filter for noisy removing with the breast region edge preservation. For the breast region segmentation, the Thresholding techniques were used of Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, Otsu Method, Ridler & Carvard Method, Reddi Method and Co-occurrence Matrix Method. The better image was chosen in a supervised task. The automatic pectoral muscle region detection was made with the Canny operator and Radon Transform combination as straight line detector. The nipple position was detected with the Radon Transform as density direction detector. The fibro-glandular tissues region was also defined with the thresholding techniques of the Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, and Otsu Method. The Statistical Moments extracted from the Histogram, Measured of Granulometry, Statistical Moments extracted in Radon Domain, Moment of Hu, and Haralick Textures were investigated as texture features. Area, Circularity and Diameter Ratio were investigated as shape features. The Self-Organizing Maps of Kohonen was used as image retrieval system. One thousand and eighty images of the HCFMRP-USP Database Project, Mammography Module, were used in this work. The training and test processes were realized with the \"leaving-one-out\" technique and the best results obtained were: The precision rate of 91,07% for the combination of the five following features group: Shape, Statistical Moments extracted of the Histogram, Moment of Hu, Statistical Moments extracted in Radon Domain and Measure of Granulometry; precision and revocation rates of the average coefficient of correlation represented by the area under the curve with value of 0,02351 for the three following features group: Shape, Haralick Textures and Moment de Hu. The results obtained indicated the relevance of our work for the content-based mammographic images retrieval.

Atributos visuais de textura e forma foram investigados para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas (CBIR). Para a similaridade de imagens, foi considerada a estrutura de densidade mamária, representada principalmente pelos tecidos fibro-glandulares. A pesquisa consistiu de três etapas: (1) Preparação e processamento das imagens; (2) Extração e seleção de atributos visuais de textura e forma; (3) Implementação de um sistema de recuperação de imagem. A primeira etapa consistiu dos processos de retirada de ruído do fundo da imagem, segmentação da região da mama, detecção da região de músculo peitoral, localização do mamilo e da segmentação da região de tecidos fibro-glandulares. Utilizou-se a equação de Difusão Anisotrópica com filtro de Wiener para retirada e suavização de ruídos encontrados na imagem e preservação da borda da mama. Para a segmentação da região da mama, foram utilizadas as técnicas de limiarização de Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, Método de Otsu, Método interativo de Ridler & Carvard, Método de Reddi e Método da Matriz de Co-ocorrência. A melhor imagem foi escolhida numa tarefa supervisionada. A detecção automática da região do músculo peitoral foi feita com a combinação do operador de Canny e a transformada de Radon como detector de linha. A posição do mamilo foi detectada com a transformada de Radon como detector de direção de densidade. A segmentação da região de tecidos fibro-glandulares foi feita também com as técnicas de limiarização do Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, e Método de Otsu. Momentos Estatísticos extraídos do Histograma, Medida de Granulometria, Momentos Estatísticos extraídos do Domínio de Radon, Momento de Hu, e Textura de Haralick foram investigados como atributos de textura. Medida de Área, Circularidade e Razão de Diâmetro foram investigados como atributos de forma. A rede de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen foi utilizada como sistema de recuperação de imagem. Foram utilizadas, neste trabalho, 1080 imagens do projeto de Banco de Imagens do HCFMRP-USP, módulo Mamografia. O treinamento e teste foram feitos com a técnica de \"leaving-one-out\" e os melhores resultados obtidos foram: Taxa de precisão de 91,07% para a combinação dos cinco grupos de atributos de Forma, Estatísticos Extraídos do Histograma, Momento de Hu, Espectral no Domínio de Radon e de Medida de Granulometria; taxa de precisão e revocação do coeficiente de correlação médio representadas pela área sob a curva com valor de 0,02351 dos grupos de atributos de forma, de Textura de Haralick e Momento de Hu. Os resultados obtidos indicaram a relevância de nosso trabalho e seu potencial de utilização para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas. / Visual texture based on texture and shape features were investigated for content-based mammographic images retrieval (CBIR). For similarity of images, the mammary density structures were considered, mainly represented by fibro-glandular tissues. This research consisted of three stages: (1) Images preparation and processing; (2) Extraction and selection of the visual features; (3) Implementation of a retrieval system. The first stage consisted of noisy removing from the image background, breast region segmentation, pectoral muscle region detection, nipple localization and the fibro-glandular tissues region segmentation. The equation of Anisotropic Diffusion was used with Wiener filter for noisy removing with the breast region edge preservation. For the breast region segmentation, the Thresholding techniques were used of Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, Otsu Method, Ridler & Carvard Method, Reddi Method and Co-occurrence Matrix Method. The better image was chosen in a supervised task. The automatic pectoral muscle region detection was made with the Canny operator and Radon Transform combination as straight line detector. The nipple position was detected with the Radon Transform as density direction detector. The fibro-glandular tissues region was also defined with the thresholding techniques of the Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, and Otsu Method. The Statistical Moments extracted from the Histogram, Measured of Granulometry, Statistical Moments extracted in Radon Domain, Moment of Hu, and Haralick Textures were investigated as texture features. Area, Circularity and Diameter Ratio were investigated as shape features. The Self-Organizing Maps of Kohonen was used as image retrieval system. One thousand and eighty images of the HCFMRP-USP Database Project, Mammography Module, were used in this work. The training and test processes were realized with the \"leaving-one-out\" technique and the best results obtained were: The precision rate of 91,07% for the combination of the five following features group: Shape, Statistical Moments extracted of the Histogram, Moment of Hu, Statistical Moments extracted in Radon Domain and Measure of Granulometry; precision and revocation rates of the average coefficient of correlation represented by the area under the curve with value of 0,02351 for the three following features group: Shape, Haralick Textures and Moment de Hu. The results obtained indicated the relevance of our work for the content-based mammographic images retrieval.