Made available in DSpace on 2014-06-12T16:29:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4890_1.pdf: 5104211 bytes, checksum: 0a23c899cfa276dd625850de416072ec (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Este trabalho apresenta o resultado da pesquisa sobre o desenvolvimento de uma metodologia de automação e guia de construção de um Modelo Digital de Superfície (MDS) em Realidade Virtual não imersiva, através de um editor de VRML 2.0 (Virtual Reality Modeling Language); a finalidade da pesquisa foi visualizar a informação tridimensional de dados cartográficos e avaliar no MDS as simulações simplificadas de intervisibilidade direta de antenas direcionais utilizadas em rádio enlaces de curta distância (menores que 10km) e em altas freqüências (maiores que 10Ghz), adotados na cobertura geográfica da telefonia celular móvel. A metodologia integra os conceitos básicos de Radiopropagação, Cartografia e Modelagem em Realidade Virtual, editando o MDS em tempo real, utilizando a configuração de um simples computador pessoal. A validação da metodologia foi realizada da modelagem de um rádio enlace real em funcionamento, em uma área de estudo no município de Recife-PE, Brasil, onde foram obtidos resultados que mostram este tipo de abordagem pode ser bastante útil no estudo de intervisibilidade

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-05-02T21:51:39Z No. of bitstreams: 2 MARCELLO GUARIENTO BERTACCHI.pdf: 10727812 bytes, checksum: cdcb205e08ced81eddded18a3138a873 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-05-04T15:59:12Z (GMT) No. of bitstreams: 2 MARCELLO GUARIENTO BERTACCHI.pdf: 10727812 bytes, checksum: cdcb205e08ced81eddded18a3138a873 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T15:59:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 MARCELLO GUARIENTO BERTACCHI.pdf: 10727812 bytes, checksum: cdcb205e08ced81eddded18a3138a873 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Initially, facial feature recognition was only used intuitively, which means that one individual recognized another by certain characteristics relevant for their identification. Time passed, and with technological advancement, other methods were created for this purpose. However, the addition of artificial characteristics could have a negative influence in the process of facial recognition. Hence the choice of the cosmetic application field, with the purpose of exploring in more details both the effects in recognition as well as the process of detection of facial makeup. For this purpose, the color model CMYK was chosen due to its satisfactory performance in skin detection. The objective of this work is to emphasize the feasibility of applying the color model CMYK in Computational Vision procedures and Image Analysis, in comparisson to another model widely used, which is the HSV. For the makeup classification process, it was chosen a variant of Artificial Neural Networks known as Neural Network Convolutional, which is based on the visual cortex of cats. First, it was proved the negative influence of makeup in face recognition, through the LBP descriptor. In sequence, six neural networks were trained to detect makeup, achieving an accuracy of 97 percentage points on the eye region, 95 points percent on the face and 80 percentage points on the lips, in CMYK’s model, and 91 percentage points on the eye region, 92 points percent on the face and 73 percentage points on the lips, in HSV’s model. Consequently, CMYK was proven to be a color space that deserves attention in the fields of Makeup and Computer Vision. / Inicialmente, o reconhecimento de características faciais era apenas utilizado de forma intuitiva, ou seja, um indivíduo reconhecia outro por meio de certas características relevantes para uma própria identificação. Com o passar do tempo, e com o avanço tecnológico, outros métodos foram criados para este propósito. Porém, a adição de características artificiais pode influenciar negativamente o processo de reconhecimento facial. Por este motivo, a área de processamento e análise de imagens com aplicação de cosméticos foi escolhida, com o propósito de se explorar com mais detalhes tanto os efeitos no reconhecimento quanto também o processo de detecção de maquiagem na face. Para esta finalidade, o modelo de cor CMYK foi escolhido, devido ao seu desempenho satisfatório na detecção de pele. O objetivo deste trabalho é colocar ênfase na viabilidade da aplicação do modelo de cor CMYK em procedimentos de Visão Computacional e Análise de Imagem, em comparação a outro modelo amplamente utilizado, que é o HSV. Para o processo de classificação de maquiagem foi escolhida uma variante das Rede Neurais Artificiais, conhecida como Rede Neural Convolucional, que se baseia no córtex visual dos gatos. Primeiramente foi comprovada a influência negativa da maquiagem no reconhecimento facial, por meio do descritor LBP. Na sequência, seis redes neurais foram treinadas para detecção de maquiagem, sendo alcançada uma acurácia de 97 pontos percentuais na região dos olhos, 95 pontos percentuais na face inteira e 80 pontos percentuais nos lábios, no modelo de cor CMYK, e 91 pontos percentuais na região dos olhos, 92 pontos percentuais na face inteira e 73 pontos percentuais nos lábios, no modelo de cor HSV. Com isto, comprova-se que o CMYK é um espaço de cor que merece atenção nas áreas de Detecção de Maquiagem e Visão Computacional.

A integração de sistemas de Visão Computacional com a Robótica Móvel é um campo de grande interesse na pesquisa. Este trabalho demonstra um método de localização global para Robôs Móveis Autônomos baseado na criação de uma memória visual, através da detecção e descrição de pontos de referência de imagens capturadas, com o método SURF, associados a dados de odometria, em um ambiente interno. O procedimento proposto, associado com conhecimento específico sobre o ambiente, permite que a localização seja obtida posteriormente pelo pareamento entre quadros memorizados e a cena atual observada pelo robô. Experimentos são conduzidos para mostrar a efetividade do método na localização robótica. Aprimoramentos para situações difíceis como travessia de portas são apresentados. Os resultados são analisados, e alternativas para navegação e possíveis futuros refinamentos discutidos / Integration of Computer Vision and Mobile Robotics systems is a field of great interest in research. This work demonstrates a method of global localization for Autonomous Mobile Robots based on the creation of a visual memory map, through detection and description of reference points from captured images, using the SURF method, associated to odometer data in a specific environment. The proposed procedure, coupled with specific knowledge of the environment, allows for localization to be achieved at a later stage through pairing of these memorized features with the scene being observed in real time. Experiments are conducted to show the effectiveness of the method for the localization of mobile robots in indoor environments. Improvements aimed at difficult situations such as traversing doors are presented. Results are analyzed and navigation alternatives and possible future refinements are discussed

O sistema óptico baseado em Visão Computacional, consiste em dispositivos de geração, aquisição e processamento das imagens da incidência de um feixe laser sobre a superfície de um escoamento e reflexão sobre uma tela horizontal. Com função de medição da turbulência na superfície do fluxo, os dispositivos de geração e aquisição de imagens foram condicionados sobre um tanque de produção hidrodinâmica de turbulência, acionado por grades oscilantes. Um software, com interface gráfica, foi desenvolvido para processamento das imagens e obtenção de dados geométricos do escoamento. Com até 30 quadros por segundo é possível visualizar a oscilação turbulenta e também as superfícies 3D, equivalentes ao escoamento real, geradas numa malha de diferenças finitas. Obtêm-se velocidades verticais, ampliações superficiais e velocidades angulares, entre outros parâmetros, em diversas situações de turbulência. No mesmo tanque foram procedidas, previamente, medidas de concentração de oxigênio dissolvido segundo uma técnica que permite determinar o coeficiente de reaeração K2. Em modelo gráfico foram reunidos dados de turbulência e coeficientes K2 de forma a possibilitar a previsão desse coeficiente em escoamentos naturais, com aplicação na estimativa da capacidade de autodepuração nos corpos d\'água receptores de efluentes, que sofrem rebaixamento do nível de oxigênio. / The optical system based on machine vision consists on generation, acquisition and processing devices of the images of a laser beam incidence on a flow surface and reflection on a horizontal screen. To measure the turbulence in the surface flow, the generation and acquisition of images devices were conditioned on a tank of hydrodynamic turbulence production by oscillating grids. Software, with graphic interface, was developed for processing the images and obtaining geometric data of the flow. With up to 30 pictures per second it is possible to visualize the turbulent oscillation and also the 3D surfaces, equivalent to the real flow, generated in a mesh of finite differences. Vertical velocities, surface enlargements and angular velocities are obtained, among other parameters, in several turbulence situations. In the same tank were proceeded, previously, measures of concentration of dissolved oxygen according to a technique that allows to determine the reaeration coefficient K2. Turbulence data and coefficients K2 were gathered in a graphic model to make possible the forecast of this coefficient in natural flows, with application on the estimation of the natural depuration capability in the receiving water bodies of inflows, that suffer lowering of the oxygen level.

Propõe-se um sistema de visão computacional para leitura automática de dispositivos mostradores analógicos de instrumentos de medição que não possuem interface de comunicação digital. Esse sistema pode ser aplicado na automação de processos de calibração desses instrumentos ou em outros ensaios em que sejam feitas leituras repetitivas por um operador humano. Espera-se reduzir o tempo de leitura e os custos envolvidos nos processos e alcançar exatidão e incerteza ao menos equivalentes aos da leitura humana. A abordagem proposta se baseia na comparação da inclinação do ponteiro com as inclinações das marcas de escala do dispositivo mostrador. Em uma primeira etapa realiza-se o reconhecimento das marcas de escala e a correspondência de cada marca a um valor de leitura a partir de três imagens capturadas e algumas informações consideradas conhecidas como o número de escalas, o número de marcas principais por escala e os valores associados a essas marcas principais. Em seguida parte-se para uma segunda etapa em que para cada nova imagem capturada é obtido um valor de leitura por meio da interpolação entre valores de inclinações calculados e os valores de leitura associados às marcas de escala. Uma análise de incerteza de leitura mostra que para os instrumentos estudados e equipamentos empregados (câmera e lentes) a leitura automática é compatível com a leitura humana e que a incerteza poderia ser eventualmente melhorada. Foram realizados diversos testes de leitura automática. Os resultados obtidos confirmaram as expectativas de incertezas e a ocorrência de erros mais significativos foi da ordem de apenas um por cento o que revela a robustez do método para utilização real. / A computer vision system for automatic reading of measurement devices analogical displays which do not have a digital communication interface is proposed. This system could be applied for the automation of these devices calibration processes or in other assays in which repetitive readings are done by man. It is expected a reduction in time spent and costs involved and an achievement of accuracy and uncertainty at least equivalent to those attained in human readings. The approach is based on the comparison between the pointer slope and the display device scale marks slope. In a first step the scale marks are identified and a reading value is attributed to each mark from three captured images and some assumed known data as the number of scales, the number of the main marks per scale and the corresponding values associated with these main marks. Then, in a second step, an reading value is attained to each new captured image through the interpolation between the calculated slopes figures and the associated marks reading values. An reading uncertainty analysis shows that considering the studied instruments and the employed devices (camera and lens) the automatic reading is consistent with the human reading and the uncertainty could be eventually improved. Several automatic reading tests were carried out. The results confirmed the expectations of uncertainties and the meaningful error rate was about only one per cent revealing the methods robustness to real application.

O problema da localização e mapeamento simultâneos, conhecido como problema do SLAM, é um dos maiores desafios que a robótica móvel autônoma enfrenta atualmente. Esse problema surge devido à dificuldade que um robô apresenta ao navegar por um ambiente desconhecido, construindo um mapa das regiões por onde já passou ao mesmo tempo em que se localiza dentro dele. O acúmulo de erros gerados pela imprecisão dos sensores utilizados para estimar os estados de localização e mapeamento impede que sejam obtidos resultados confiáveis após períodos de navegação suficientemente longos. Algoritmos de SLAM procuram eliminar esses erros resolvendo ambos os problemas simultaneamente, utilizando as informações de uma etapa para aumentar a precisão dos resultados alcançados na outra e viceversa. Uma das maneiras de se alcançar isso se baseia no estabelecimento de marcos no ambiente que o robô pode utilizar como pontos de referência para se localizar conforme navega. Esse trabalho apresenta uma solução para o problema do SLAM que faz uso de um sensor de visão omnidirecional para estabelecer esses marcos. O uso de sistemas de visão permite a extração de marcos naturais ao ambiente que podem ser correspondidos de maneira robusta sob diferentes pontos de vista. A visão omnidirecional amplia o campo de visão do robô e com isso aumenta a quantidade de marcos observados a cada instante. Ao ser detectado o marco é adicionado ao mapa que robô possui do ambiente e, ao ser reconhecido, o robô pode utilizar essa informação para refinar suas estimativas de localização e mapeamento, eliminando os erros acumulados e conseguindo mantê-las precisas mesmo após longos períodos de navegação. Essa solução foi testada em situações reais de navegação, e os resultados mostram uma melhora significativa nos resultados alcançados em relação àqueles obtidos com a utilização direta das informações coletadas. / The problem of simultaneous localization and mapping, known as the problem of SLAM, is one of the greatest obstacles that the field of autonomous robotics faces nowadays. This problem is related to a robots ability to navigate through an unknown environment, constructing a map of the regions it has already visited at the same time as localizing itself on this map. The imprecision inherent to the sensors used to collect information generates errors that accumulate over time, not allowing for a precise estimation of localization and mapping when used directly. SLAM algorithms try to eliminate these errors by taking advantage of their mutual dependence and solving both problems simultaneously, using the results of one step to refine the estimatives of the other. One possible way to achieve this is the establishment of landmarks in the environment that the robot can use as points of reference to localize itself while it navigates. This work presents a solution to the problem of SLAM using an omnidirectional vision system to detect these landmarks. The choice of visual sensors allows for the extraction of natural landmarks and robust matching under different points of view, as the robot moves through the environment. The omnidirectional vision amplifies the field of vision of the robot, increasing the number of landmarks observed at each instant. The detected landmarks are added to the map, and when they are later recognized they generate information that the robot can use to refine its estimatives of localization and mapping, eliminating accumulated errors and keeping them precise even after long periods of navigation. This solution has been tested in real navigational situations and the results show a substantial improvement in the results compared to those obtained through the direct use of the information collected.

O problema da localização consiste em estimar a posição de um robô com relação a algum referencial externo e é parte essencial de sistemas de navegação de robôs e veículos autônomos. A localização baseada em odometria visual destaca-se em relação a odometria de encoders na obtenção da rotação e direção do movimento do robô. Esse tipo de abordagem é também uma escolha atrativa para sistemas de controle de veículos autônomos em ambientes urbanos, onde a informação visual é necessária para a extração de informações semânticas de placas, semáforos e outras sinalizações. Neste contexto este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de odometria visual utilizando informação visual de uma câmera monocular baseado em reconstrução 3D para estimar o posicionamento do veículo. O problema da escala absoluta, inerente ao uso de câmeras monoculares, é resolvido utilizando um conhecimento prévio da relação métrica entre os pontos da imagem e pontos do mundo em um mesmo plano. / The localization problem consists of estimating the position of the robot with regards to some external reference and it is an essential part of robots and autonomous vehicles navigation systems. Localization based on visual odometry, compared to encoder based odometry, stands out at the estimation of rotation and direction of the movement. This kind of approach is an interesting choice for vehicle control systems in urban environment, where the visual information is mandatory for the extraction of semantic information contained in the street signs and marks. In this context this project propose the development of a visual odometry system based on structure from motion using visual information acquired from a monocular camera to estimate the vehicle pose. The absolute scale problem, inherent with the use of monocular cameras, is achieved using som previous known information regarding the metric relation between image points and points lying on a same world plane.

Detecção de pedestres é uma importante área em visão computacional com o potencial de salvar vidas quando aplicada em veículos. Porém, essa aplicação exige detecções em tempo real, com alta acurácia e menor quantidade de falsos positivos possível. Durante os últimos anos, diversas ideias foram exploradas e os métodos mais recentes que utilizam arquiteturas profundas de redes neurais possibilitaram um grande avanço nesta área, melhorando significativamente o desempenho das detecções. Apesar desse progresso, a detecção de pedestres que estão distantes do veículo continua sendo um grande desafio devido às suas pequenas escalas na imagem, sendo necessária a avaliação da eficácia dos métodos atuais em evitar ou atenuar a gravidade dos acidentes de trânsito que envolvam pedestres. Dessa forma, como primeira proposta deste trabalho, foi realizado um estudo para avaliar a aplicabilidade dos métodos estado-da-arte para evitar colisões em cenários urbanos. Para isso, a velocidade e dinâmica do veículo, o tempo de reação e desempenho dos métodos de detecção foram considerados. Através do estudo, observou-se que em ambientes de tráfego rápido ainda não é possível utilizar métodos visuais de detecção de pedestres para assistir o motorista, pois nenhum deles é capaz de detectar pedestres que estão distantes do veículo e, ao mesmo tempo, operar em tempo real. Mas, ao considerar apenas pedestres em maiores escalas, os métodos tradicionais baseados em janelas deslizantes já conseguem atingir um bom desempenho e rápida execução. Dessa forma, com a finalidade de restringir a operação dos detectores apenas para pedestres em maiores escalas e assim, possibilitar a aplicação de métodos visuais em veículos, foi proposta uma configuração de câmeras que possibilitou obter imagens para um maior intervalo de distância à frente do veículo com pedestres em resolução quase duas vezes maior em comparação à uma câmera comercial. Resultados experimentais mostraram considerável melhora no desempenho das detecções, possibilitando superar a dificuldade causada pelas pequenas escalas dos pedestres nas imagens. / Pedestrian detection is an important area in computer vision with the potential to save lives when applied on vehicles. This application requires accurate detections and real-time operation, keeping the number of false positives as minimal as possible. Over the past few years, several ideas were explored, including approaches with deep network architectures, which have reached considerably better performances. However, detecting pedestrians far from the camera is still challenging due to their small sizes on images, making it necessary to evaluate the effectiveness of existing approaches on avoiding or reducing traffic accidents that involves pedestrians. Thus, as the first proposal of this work, a study was done to verify the state-of-the-art methods applicability for collision avoidance in urban scenarios. For this, the speed and dynamics of the vehicle, the reaction time and performance of the detection methods were considered. The results from this study show that it is still not possible to use a vision-based pedestrian detector for driver assistance on urban roads with fast moving traffic, since none of them is able to handle real-time pedestrian detection. However, for large-scale pedestrians on images, methods based on sliding window approach can already perform reliably well with fast inference time. Thus, in order to restrict the operation of detectors only for pedestrians in larger scales and enable the application of vision-based methods in vehicles, it was proposed a camera setup that provided to get images for a larger range of distances in front of the vehicle with pedestrians resolution almost twice as large compared to a commercial camera. Experimental results reveal a considerable enhancement on detection performance, overcoming the difficulty caused by the reduced scales that far pedestrians have on images.

Esta tese apresenta um estudo sobre a implementação de sistema de detecção e reconhecimento de faces no processador CELL na plataforma CBE, utilizando um sistema Playstation 3. Inicialmente, diversas abordagens para reconhecimento e detecção de faces são estudadas, bem como arquiteturas de processador multi núcleos. São apresentadas três implementação, sendo a segunda implementação premiada com quarto colocado no IBM CELL UNIVERSITY CHALLENGE 2007 para desenvolvimento de programas para plataforma Cell BE. A terceira implementação apresenta os resultados interessantes relacionados a vetorização do processamento dos dados da detecção de objetos e os recursos adotados para obter o melhor desempenho. / This thesis presents a study of face detection implementation on CBE plataform and employ the system with Playstation 3 hardware. Several approaches for face detection and recognition are studied as well as multicore processor architetures. We implemented three versions of system. First implementation was a naive reference implementation with worst performance. Second implementation granted fourth prize in IBM CELL UNIVERSITY CHALLENGE 2007 that incentive development on CBE plataform. Third implementation had most interesting results with vectorized approaches on code of object detection.

Rastreamento visual em sequências de imagens tem sido muito estudado nos últimos 30 anos devido às inúmeras aplicações que possui em sistemas de visão computacional em tempo real; entretanto, poucos são os algoritmos disponíveis para que tal tarefa seja realizada com sucesso. Esta dissertação apresenta um método e uma arquitetura eficazes e eficientes para rastrear jogadores em jogos de futebol. A entrada do sistema consiste de vídeos capturados por câmeras estáticas instaladas em estádios de futebol. A saída é a trajetória descrita pelo jogador durante uma partida de futebol, dada no plano de imagem. O sistema possui dois estágios de processamento: inicialização e rastreamento. A inicialização do sistema é crítica no desempenho do rastreador e seu objetivo consiste em produzir uma estimativa aproximada da configuração e características de cada alvo, a qual é usada como uma estimativa inicial do estado pelo rastreador. O sistema de rastreamento utiliza Filtros de Kalman para modelar o contorno, posição e velocidade dos jogadores. Resultados são apresentados usando dados reais. Avaliações quantitativas são fornecidas e o sistema proposto é comparado com outro sistema correlato. Os experimentos mostram que o sistema proposto apresenta resultados bastante promissores. / Visual tracking in image sequences has been extensively studied in the last 30 years because of the many applications it has in real-time computer vision systems; however, there are few algorithms available for this task so that it is performed successfully. This work presents an effective and efficient system architecture and method to track players in soccer games. The system input consists of videos captured by static cameras installed in soccer stadiums. The output is the trajectory described by the player during a soccer match, given in the image plane. The system comprises two processing stages: initialization and tracking. The system startup is critical in the tracking performance and its goal is to produce a rough estimate of the configuration and characteristics of each target, which is used as an initial estimate of the state by the visual tracker. The tracking system uses Kalman filters to model the shape, position and speed of the players. Results are presented using real data. Quantitative assessments are provided and the proposed system is compared with related systems. The experiments show that our system can achieve very promising results.