Made available in DSpace on 2016-12-12T20:22:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ion Ferreira Patruni.pdf: 3046553 bytes, checksum: 1979275f844ce748a3f9803c3498ab28 (MD5) Previous issue date: 2015-08-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work is about people detection in surveillance images. This occurs in external environments, where there are transit of both people and cars. The aim is to settle an imaginary line that once overpassed by people an alarm is sent to the CCTV operator. The study is mainly focused in the use of Histograms of Oriented Gradients (HOG) together with analysis of characteristics extracted from vectors fields of Optical Flow (OF) for training of Support Vector Machines (SVM) and subsequent classification. Some experiments are also executed to verify if the order of cascade classifiers based in OF and HOG affects the quality of the final response. This is measured by Receiver Operating Characteristics (ROC) curves plotted from confusion matrixes. Temporal performance of each classifier was measured as well. A new database was created from a parking camera/surveillance system, and the videos were divided into two groups: (1) training and (2) testing for control purposes. The group called testing for control purposes is used to verify if partial results are presenting improvements in comparison to classifications by HOG alone. A third group of images extracted from the Internet related to intrusions situations was selected to compose the effective final test database. The approach used to detect the intrusion event is based on persistence and consistence of individual classifications. That is, involving more than one group of images, varying from 3 to 9 frames until an effective alarm is sent to the CCTV operator. The ROC curves of classifiers OF→HOG and HOG→OF are fully coincident for all tested points. The OF based classifiers are 3 times faster than the HOG based. For the region of interest of classifiers operation used in people detection for surveillance videos, considering intrusion events, that is the lower portions of x axis of ROC curves, the classifier OF→HOG had the best performance. Finally, 6 simulations were done involving final tests database, split by events in different situations to evaluate the proposed approach to detect intrusion events and again the OF→HOG classifier had the best performance. Adding movement information by analysing e classifying data extracted from OF field to distinguish people from car improved alarm generation performance, increasing True Positives and reducing False Positives, when analysing a video sequence. / Este trabalho trata da detecção de pessoas em imagens de vigilância. Esta busca ocorre em ambientes externos, onde há pessoas e carros transitando conjuntamente. O objetivo é estabelecer uma linha imaginária que, quando ultrapassada por pessoas, gere um alarme ao operador de Circuito Fechado de TV (CFTV). O estudo concentra-se principalmente na utilização conjunta de Histogramas de Gradientes Orientados (HOG) e análise de características estatísticas extraídas do campo de vetores de Fluxo Óptico (FO) para treinamento de Máquinas de Vetores Suportes (SVM) e posterior classificação. Foram realizados alguns experimentos para verificar se a ordem de aplicação dos classificadores baseados em análise do FO e HOG interferem na qualidade final da resposta que é mensurada através das curvas de Características Operacionais do Receptor (ROC) traçadas a partir das matrizes de confusão. O desempenho temporal de cada classificador é medido. Foi criada uma base de dados proveniente de uma câmera de estacionamento, separada em dois grupos: (1) treinamento e (2) testes para controle. O segundo grupo é usado para averiguar se os resultados parciais estão apresentando melhora em relação ao uso isolado das características HOG. Um terceiro grupo de imagens, extraídas de imagens da Internet relacionadas com questões de intrusão, foi escolhido para compor os testes finais efetivos. A abordagem utilizada para avaliar o evento intrusão é baseada na persistência e consistência das classificações, ou seja, envolvendo mais de um grupo de imagens, podendo variar de 3 a 9 quadros para se ter uma geração efetiva de alarme que avise um operador de CFTV. As curvas ROC dos classificadores FO→HOG e HOG→FO ficaram sobreposta para todos os pontos testados. Com relação ao desempenho temporal, a utilização do classificador baseado no FO teve desempenho 3 vezes mais rápido que o classificador baseado em HOG. Para região de interesse de operação dos classificadores usados na detecção de pessoas em vídeos de vigilância, levando-se em conta a detecção de eventos de intrusão, que é a região inicial da escala das curvas ROC dos classificadores, o classificador baseado em FO→HOG teve melhor desempenho geral. Por fim, 6 simulações foram realizadas no grupo de vídeos separados por eventos nas mais diferentes situações com o objetivo de se avaliar a abordagem proposta de detecção de eventos de intrusão e o classificador FO→HOG teve o melhor desempenho. A adição da informação do movimento, através da análise e classificação de informações extraídas do campo de fluxo óptico para diferenciar pessoas de carros, trouxe melhorias quando se analisa uma sequência de vídeo, gerando mais alarmes verdadeiro-positivos e reduzindo consideravelmente a geração de alarmes falso-positivos.