Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2334_Dissertacao de Mestrado Jaines de Oliveira Braganca.pdf: 24240306 bytes, checksum: 8f072c517408d176067272a3d2138c0b (MD5) Previous issue date: 2004-12-22 / Este trabalho trata do controle de robôs móveis cooperativos, usando para isto um controlador não linear de posição. A realimentação para o fechamento da malha de controle é feita por meio de uma câmera estacionária, localizada sobre o ambiente de trabalho dos robôs. Depois de capturar a imagem, a mesma é processada em um computador, o qual é responsável por gerar as diretivas de controle para os robôs. Utilizando apenas um controlador não linear de posição, foi possível desenvolver estratégias para deslocamento de cargas, usando para isto a cooperação entre dois robôs. Estas estratégias consistem em identificar e tratar os possíveis problemas relacionados ao deslocamento da carga, para só depois transporta-la. Além das estratégias para deslocamento de cargas, foram implementadas tarefas que permitem que um robô alcance um ponto destino ou siga uma trajetória pré-definida na Imagem. Outro tipo de tarefa implementada neste trabalho, e que utiliza o controlador não linear de posição, é o movimento dos robôs em formação, a saber: formação em fila e formação lado a lado.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2735_DissertacaoMestradoMarianaRampinelliFernandes.pdf: 3343375 bytes, checksum: 03d9e17336544a215a07a9bfb820cfe7 (MD5) Previous issue date: 2008-08-25 / Este trabalho aborda o uso da visão computacional como realimentação do controlador fuzzy por propagação de inferências. O estudo é parte do desenvolvimento de um sistema supervisório para a navegação e/ou controle de manobras de robôs móveis ou veículos multi-articulados. Os robôs em questão têm em sua cadeia mecânica o primeiro elemento como trator, com atuação/controle de ângulo de direção nas rodas dianteiras e de velocidade, nas rodas traseiras. Os outros elementos da cadeia são semi-reboques passivos. Tais veículos podem ser utilizados para o transporte de cargas, por exemplo. O problema de controle desses robôs é particularmente complexo nos movimentos à ré, onde o sistema é não holonômico, comportando-se como um pêndulo invertido múltiplo, não linear, instável e de difícil modelagem. A visão computacional foi escolhida para a realimentação do controlador fuzzy devido à quantidade de informações a respeito do ambiente de trabalho e do próprio veículo que as imagens capturadas de uma única câmera são capazes de fornecer. Para a extração das características do robô, a segmentação por cor foi a estratégia escolhida. Os experimentos realizados utilizaram um protótipo de veículo multi-articulado dotado de um sistema de controle e sensoreamento embarcado com comunicação RF, que possibilita a troca de informações com um computador remoto. A câmera, base do sistema de visão, estava situada no topo da área de testes e interligada ao computador remoto. A partir dos resultados dos experimentos, foi possível verificar que o controlador com realimentação visual é capaz de seguir referências. Também foi verificado que o sistema de controle funcionou satisfatoriamente com a realimentação visual para o alinhamento do veículo com qualquer configuração inicial, no centro ou na borda do campo de visão da câmera.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2305_Tese Doutorado Renato de Sousa Damaso.pdf: 3317894 bytes, checksum: ee682e748773955194dfcd44780fb04e (MD5) Previous issue date: 2006-05-12 / Neste trabalho são investigadas estratégias para o controle de manipuladores, usando realimentação por visão, na realização da tarefa de aproximação e agarre de um objeto em seu entorno. Primordialmente, são tratadas estratégias que dispensem a necessidade de modelos prévios de correlação entre o espaço visual e o espaço motor. São apresentados e analisados resultados das implementações experimentais realizadas com um robô industrial e com um protótipo de manipulador. A principal contribuição desta tese de doutorado é a proposição de uma estratégia para a construção experimental e incremental do modelo visuo-motor para manipuladores realimentados por visão binocular, sendo necessário um número relativamente reduzido de experimentos. São propostas duas estruturas de dados para armazenar as informações estimadas, sendo uma endereçada pelo extremo operativo do manipulador e a outra pela posição do objeto. O modelo obtido é utilizado na coordenação do manipulador para a realização da tarefa de interesse. O arranjo é capaz de adaptar o modelo visuo-motor a mudanças no manipulador ou no sistema de visão, e de lembrar-se de informações inferidas em experimentos anteriores. O método de construção incremental do modelo visuo-motor é confrontado com um método de atualização iterativa do jacobiano. Ao final, são apresentados resultados destes dois métodos implementados na mesma plataforma experimental.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2732_TeseDoutoradoJoseGeraldodasNevesOrlandi.pdf: 8320830 bytes, checksum: ad078d97b1d65ad078a4b1758473a3eb (MD5) Previous issue date: 2008-08-22 / Este trabalho apresenta, implementa e testa um sistema de visão a laser, para construção de mapas de superfície de navegação e localização de obstáculos para robôs quadrúpedes. À medida que o robô navega em uma trajetória pré-definida, o sistema mapeia a superfície, identifica os obstáculos e toma decisões para se desviar ou transpô-los, dependendo de suas dimensões, definindo assim as ações de navegação do robô até o seu ponto de destino da trajetória. O sistema de visão usa uma câmera CCD e um sistema laser microcontrolado, que gera linhas de laser para varrer a superfície à frente do robô. As imagens adquiridas são então processadas por alguns algoritmos, de modo que os perfis do laser incidindo sobre os obstáculos são usados para gerar imagens de profundidade, que representam mapas 2½D da superfície. O sistema desenvolvido integra sucessivas imagens de profundidade para extrair dados relevantes dos obstáculos, e, juntamente com os dados de odometria e cinemática do robô, faz o mapeamento da superfície. Uma estratégia de controle baseada na navegação reativa, que usa uma árvore de decisão binária, foi implementada, para permitir ao robô navegar em superfícies com obstáculos de forma segura e eficiente. Os resultados experimentais mostraram que o sistema é eficiente. O robô Guará, que foi utilizado nos testes, navegou em ambiente com obstáculos desconhecidos, desviando-se ou transpondo-os, até atingir o ponto de destino da trajetória.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2777_JORGE LEONID ACHING SAMATELO.pdf: 9044673 bytes, checksum: 9ba040e9bd500571854a1c6ede8b0c90 (MD5) Previous issue date: 2012-12-14 / Aplicações de vigilância baseadas em vídeo, tais como monitoramento de atividades, rastreamento e identificação de objetos, requerem como etapa inicial a detecção dos objetos em movimento existentes numa sequência de vídeo. A detecção é um problema complexo, devido às diferentes variáveis a considerar, tais como a natureza da captura dos vídeos, podendo ser imagens capturadas ao ar livre ou em interiores, variações na iluminação e ruído, entre outros. As abordagens que permitem detectar os objetos em movimento a partir de uma cena estacionária são denominadas técnicas de subtração de fundo, e sua implementação requer a elaboração de um conjunto de etapas, denominadas pré-processamento, modelamento do fundo, detecção de variações e pós-processamento. Neste trabalho é implementada uma técnica de subtração de fundo envolvendo a elaboração de cada uma das etapas indicadas. Consequentemente: (a) diversas técnicas são realizadas para a etapa de modelamento do fundo, permitindo explorar as diferentes perspectivas de solução e como elas lidam com os desafios da área; (b) duas técnicas são propostas para a etapa de detecção de variações, que operam no nível de cores e estão baseadas na distância Euclidiana calculada entre cada quadro do vídeo e o modelo do fundo, e numa operação de limiarização, tal que o limiar é definido em relação a um nível de significância estatístico; (c) um procedimento de avaliação que permite determinar o desempenho de uma técnica com estas características é proposto, baseado no cálculo de uma métrica de desempenho, que representa quão exata é uma técnica de subtração de fundo em encontrar os objetos em movimento ao longo dos quadros numa sequência de vídeo, podendo ser determinada para cada vídeo ou para todo o banco de dados. Finalmente, para testes são utilizados dois bancos de dados: o primeiro próprio para o desenvolvimento e teste de um sistema de vigilância em espaço público, e o segundo especializado em analisar individualmente alguns dos desafios de que deve tratar uma técnica de subtração de fundo. Ao final desta tese são apresentados os resultados obtidos e são feitas as considerações finais.

Orientador : Lucas Ferrari de Oliveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 31/08/2015 / Inclui referências : f. 72-75 / Área de concentração: Sistemas eletrônicos / Resumo: Existem muitos sistemas computacionais aplicados a área do agronegócio, que visam melhorar a produtividade, qualidade dos produtos, reduzir desperdícios e auxiliar na tomada de decisões. Da mesma forma medidores de umidade vem se tornando cada vez mais tecnológicos com o passar do tempo e, neste caso, tornar o processo mais automático auxilia na redução de erros e aumenta a produtividade. Em relação aos avanços tecnológicos uma das áreas que vem se destacando no setor é a de visão computacional, que ao longo do tempo tem se tornando mais acessível como tecnologia. Visão computacional é um conjunto de métodos e técnicas utilizadas para interpretar imagens, auxiliando na tomada de decisões, a partir de reconhecimento de padrões. Visando contribuir com esse cenário de desenvolvimento tecnológico no setor do agronegócio, o presente trabalho apresenta um método automático de classificação de sementes utilizando visão computacional. Um conjunto de dados foi criado para o treinamento e testes do método proposto, utilizando 13 diferentes tipos de sementes. A metodologia testada utilizou 6 técnicas de descritores de características (LPQ, LBP, LCP, CLBP, Haralick e Histograma) que foram arranjadas em um vetor de treinamento e de testes do classificador. A avaliação individual e combinações dos descritores também foram alvo de estudo neste trabalho. Também foram testados 2 tipos de classificadores, SVM e RNA. Os resultados obtidos com o método mostraram-se promissores, em 12 dos 13 tipos de sementes testadas a taxa de acerto foi igual ou maior que 85%, ficando abaixo desta marca apenas a classe de Soja. Palavras-chave: Identificação automática, Visão computacional, Identificação de sementes. 11 / Abstract: Many are the computer systems applied to agribusiness area, aimed at improving productivity, products quality, reduce waste and assist in making decisions. Following this trend of technological advances, a prominent area for the sector is the computer vision, which over time has become more accessible as technology. Computer vision is a set of methods and techniques used to interpret images, assisting in decision-making, of pattern recognition. Likewise, moisture measurers have become increasingly technological over time, which make the automatic process reduce errors and increases productivity. An important part of this moisture reading process is to select the type of seed that will be sampled. To contribute to this scenario of technological development, this current work presents an automatic classification method using computer vision. A dataset was created for training and testing of the method proposed here, using 13 different types of seeds. The method used six features descriptors techniques to compose the training and tests vector (LPQ, LBP, LCP, CLBP, Haralick, Histogram and Gabor). Individual assessment and descriptors combinations were also the subject of study in this work. We also tested two types of classifiers, SVM and RNA. The results obtained with the method shown promise in 12 of the 13 kinds of seeds tested, hit rate was equal to or greater than 85%, below this mark of the soy class. Keywords: Automatic classification, Computer vision, Classification of seeds.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Psicologia, Programa de Pós-graduação em Processos de Desenvolvimento Humano e Saúde, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-05-15T16:27:28Z No. of bitstreams: 1 2017_PatríciaAndréaOsandónAlbarrán.pdf: 896390 bytes, checksum: 8f40df42a3403caed1f3148d6ebbd2c1 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-05-16T20:33:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_PatríciaAndréaOsandónAlbarrán.pdf: 896390 bytes, checksum: 8f40df42a3403caed1f3148d6ebbd2c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-16T20:33:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_PatríciaAndréaOsandónAlbarrán.pdf: 896390 bytes, checksum: 8f40df42a3403caed1f3148d6ebbd2c1 (MD5) Previous issue date: 2017-05-16 / O presente trabalho, que tem como fundamento a perspectiva histórico-cultural, surge com o objetivo de ampliar as discussões sobre dança e deficiência visual, compreendendo os sentidos produzidos por bailarinas cegas ou com baixa visão acerca do ofício da dança em seu processo de desenvolvimento.O trabalho objetiva também analisar a trajetória de vida das bailarinas no processo de profissionalização, além de refletir sobre as especificidades técnicas para o exercício do ofício da dança e compreender as relações entre inclusão social, arte e desenvolvimento da pessoa cega ou com baixa visão. O percurso metodológico foi composto pela construção de narrativas realizadas por meio de entrevistas semiestruturadas. Participaram do estudo 8 (oito) bailarinas na idade de 20-35 anos cegas ou com baixa visão de uma instituição brasileira de dança clássica. A partir do material videogravado e do diário de campo, surgiram três eixos de análise: a) A dança-ofício na trajetória de vida das bailarinas cegas ou com baixa visão; b) Os processos de aprender e o domínio da técnica da dança-ofício; e c) A experiência no palco: o público e a bailarina. Os resultados do trabalho de campo indicam que a dança clássica configurou-se para as bailarinas entrevistadas nesta pesquisa como uma esfera promotora de inclusão social, ofício e desenvolvimento; uma mudança radical na trajetória de vida delas. / The present work, based on the historical-cultural perspective, has the objective of expanding the discussions relating to dance and visual impairment, presenting an understanding of the senses produced by blind and visually impaired ballet dancers during their performances and their development process. This thesis also aims to analyze the life trajectory of the dancers in the professionalization process, in addition to reflect about the technical specificities for the exercise of the dance profession and to understand the relationships between social inclusion, art and the development of the blind or visually impaired person. The methodological course was composed by the construction of narratives made through semi-structured interviews. Eight (8) blind or visually impaired dancers aged 20-35 years of a Brazilian classical dance institution took part in the study. From the videotaped material and the field diary, three axes of analysis emerged: a) The dance-craft in the life trajectory of the blind and visually impaired dancers; b) The processes of learning and the mastery of the technique of dance-craft; and c) The experience on stage: the audience and the dancer. The results of the fieldwork indicate that the classical dance was configured for the ballerinas interviewed in this research as a sphere that promotes social inclusion, professionalization and development; a radical change in their life trajectory.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2017-08-24T13:58:08Z No. of bitstreams: 1 2017_RenéOctavioQueirozDias.pdf: 17746801 bytes, checksum: 9dc00a9435aa0263edd4056fbbad2612 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-09-26T16:44:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_RenéOctavioQueirozDias.pdf: 17746801 bytes, checksum: 9dc00a9435aa0263edd4056fbbad2612 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-26T16:44:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_RenéOctavioQueirozDias.pdf: 17746801 bytes, checksum: 9dc00a9435aa0263edd4056fbbad2612 (MD5) Previous issue date: 2017-09-26 / Classificação de plantas tem sido um problema recorrente na comunidade de Visão Computacional. Visualmente, as plantas apresentam uma variabilidade muito grande, decorrente principalmente de efeitos sazonais, idade e fundos. Sistemas de classificação mais antigos tinham problemas para lidar com estas variações e seus bancos de dados usavam imagens mais simples com apenas partes desmembradas de plantas (como folhas e flores) e fundo branco. Com o advento das Redes Neurais Profundas, que demostraram ser bastante competitivas como classificadores de propósito geral, o objetivo é testá-las com um banco de dados de propósito mais específico, que podem tencionar mais estes classificadores tentando classificar espécies de plantas similares em poses bastante diferentes. Construiu-se um banco de dados que é focado em como o usuário comum tira retratos de plantas. Este novo banco de dados, chamado Plantas, foi feito para ter poucas restrições. Inicialmente, há 50 espécies diferentes que são usados comumente em jardinagem, e há mais de 33.000 imagens. Estas fotos foram tiradas in loco e da Internet. Depois, treinou-se com técnicas recentes do estado da arte, como os Métodos de Codificação e Redes Neurais Profundas. Nos Métodos de Codificação, são usados três codificadores: Saco de Palavras Visuais (BoVW), Vetores Fisher (FV) e Vetores de Descritores Linearmente Agregados (VLAD). Nos Métodos de Codificação, há duas fases: uma aprendizagem sem-supervisão e em seguida uma supervisionada. Em todos os métodos, o processo é parecido. Na fase sem-supervisão, obtêm-se os descritores SIFT, retira-se uma amostra destes descritores, faz uma aprendizagem da projeção da Análise de Componentes Principais e usa-se k-médias para agregar estas características em k grupos, que são o número de palavras. Aqui se separa o treinamento de BoVW e VLAD dos Vetores Fisher. Para os primeiros, cria-se uma árvore k-d para facilitar o posterior processo de pesquisa. Para os Vetores Fisher, usa-se os grupos como inicialização dos Modelos de Mistura de Distribuições Normais. Na fase de aprendizagem supervisionada, passa-se uma imagem pelos processos de obtenção dos descritores SIFT, amostragem e PCA. Então, para cada característica de uma imagem, pesquisase o grupo a qual pertencente. Para BoVW, obtém-se um histograma que conta cada palavra da imagem que tem o equivalente no dicionário. Para VLAD, obtém-se o desvio à média destas palavras, e com Vetores Fisher, além do desvio à média, calcula-se o desvio à covariância. Estes, representam os descritores finais que são posteriormente treinados com uma Máquina de Vetores de Suporte Linear (Linear-SVM). Nas redes neurais, são treinadas diferentes arquiteturas recentes como AlexNet, CaffeNet, GoogLeNet e ResNet. Elas contêm técnicas que exploram a estrutura espacial das imagens, como as camadas de convoluções, e usam técnicas de regularização que evitam sobreajuste—que era algo especialmente comum em redes com muitos parâmetros—como Dropout e Normalização em Lotes. Também foi a primeira vez em que se usou uma função de ativação que não sofre problemas de saturação, a Unidade Linear Retificada (ReLU) que tomou o lugar de Sigmóides e Tangentes Hiperbólicas. Usando estas arquiteturas, faz-se experimentos para saber como elas respondem ao novo banco de dados, e quais são as melhores especificações para obter-se a melhor acurácia e quais as razões que uma escolha é melhor que a outra. Nestes experimentos, funções de ativações mais recentes como a Unidade Linear Retificada Parametrizada (PReLU) e a Unidade Linear Exponencial (ELU) foram testadas. Também, usa-se técnicas de ajuste fino em que se reutiliza parâmetros de uma rede treinada para um certo banco de dados em outro, também conhecido como transferência de conhecimento. / Classifying plant species has been a recurrent topic in the Computer Vision community. Visually, plants present a high level of variability, mostly because of seasonal effects, age and background. Early classification systems had difficulties to deal with this variability and early databases relied on simple images, using dismembered parts of the plants, such as leaves and flowers, and a distinctive background (usually white). With the advent of Deep Neural Networks, which proved to be very competitive as a generalpurpose classifier, we aim to assess them with a more specific-purpose database, which can be further strained by trying to classify similar plant species in some very different poses. We created a new database that focus on how the common user takes plant pictures. This database, named Plantas, is meant to be highly unconstrained. Initially, it contains 50 common different species and cultivars used in gardening worldwide, and more than 33,000 images. These images were taken on site and download from the Internet. Then, we train this database with the latest state of the art techniques, such as Encoding Methods and Deep Neural Networks. We further explore neural networks by testing some recent activation functions and also fine-tuning.

Orientador : Prof. Dr. Luiz Carlos Pessoa Albini / Coorientador : Prof. Dr. Eduardo Todt / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 14/08/2015 / Inclui referências : f. 66-72 / Resumo: A aplicação do enxame robótico aliada à comunicação de redes sem fio formam uma excelente ferramenta para possíveis soluções de problemas diversos, tal como identificação e busca de pessoas perdidas equipadas com aparelhos que possuam emissores de sinais. Este trabalho propõe a busca e localização de objetos utilizando sensoriamento de intensidade de sinais e um enxame robótico. São utilizados três métodos de busca: por tentativa e erro, busca sem comunicação e com comunicação. No primeiro método os robôs saem em busca do sinal do objeto perdido por meio de tentativas aleatórias; no segundo método é considerado um dispositivo que obtém a posição do objeto quando detectado; e o último método também obtém a posição do objeto quando detectado e utiliza a comunicação entre os robôs do enxame para a cooperação. Além disso, são considerados ambientes com diferentes áreas bem como diferentes números de robôs que compõem o enxame. São apresentados vários testes para os três métodos e várias combinações de tamanho de áreas por quantidade de robôs. Com os resultados pode-se perceber que em ambientes acima de 500 metros quadrados, independente da quantidade de robôs, utilizar a comunicação entre os robôs do enxame robótico é mais eficiente do que os outros métodos de busca, e essa eficiência pode ser vital no cenário de busca e salvamento de pessoas. / Abstract: The application of robotic swarm combined with wireless communication networks form an excellent tool for possible solutions to various problems, such as identification and search for lost people equipped with devices that have signal transmitter. In this way, this paper proposes the search and location of objects using RSSI and a robotic swarm. Three search methods are used: by trial and error, search without communication and with communication. In the first method the robots come out in search of the lost object signal through random tries; the second method uses a device to obtain the position of the object when detected; and the latter method also gets the position of the object when detected and uses the communication between the robots of the swarm, for cooperation. Beyond that, are considered environments with different areas and different numbers of robots that compose the swarm. Several tests were performed for the three methods and combinations of various areas in relation of the number of robots. The results show that in environments with over 500 square meters, regardless of the number of robots, the search with communication between the robots is more efficient than other methods, and this efficiency can be vital in search and rescue scenario.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-04Bitstream added on 2014-06-13T19:51:05Z : No. of bitstreams: 1 blaiajunior_act_me_sjrp.pdf: 2879763 bytes, checksum: eed492b07eec826c96bf8194c8560a7c (MD5) / Técnicas de composição de imagens, com extração de objetos em primeiro plano para serem combinados com um novo plano de fundo, são muito utilizadas em aplicações que vão desde simples montagens em fotos até produções cinematográficas. Estas técnicas são chamadas demattingdigital. Com elas é possível minimizar custos das produções, uma vez que o ator não precisa estar realmente no local onde a cena irá acontecer. Esta característica também viabiliza sua utilização em programas realizados para a televisão digital, que demandam uma alta qualidade da imagem. Diversas abordagens demattingdigital utilizam marcações feitas nas imagens (como informações extras), para determinar o que é o primeiro plano, o plano de fundo e as áreas de incerteza. O conjunto destas informações extras é chamado detrimap, definida por um mapa triplo representando a segmentação da imagem de entrada. Otrimap é feito, geralmente, a partir de marcações manuais realizadas pelo usuário. Levando em consideração este contexto, o presente trabalho objetivou o desenvolvimento de dois métodos para a geração detrimaps de maneira automática (sem interação do usuário), baseando-se, para isto, em informações de profundidade e/ou cores dospixels das imagens de entrada. Os métodos desenvolvidos foram implementados e comparados com suas versões manuais, tendo apresentado resultados quantitativamente semelhantes, para imagens. Os métodos revelaram, também, potencial para serem aplicados em vídeos / Techniques of composing images with extracting objects in the foreground to be combined with a new background, are widely used in applications ranging from simple assemblies on photos to filmmaking. these techniques are called digital matting. With them you can minimize costs of production, since the actor does not need to be really where the scene will happen. this feature also enables its use in programs made for television digital, which demand a high quality image. Several approaches utilize digital matting marks made on images (such as extra informa-tion), to determine what is the foreground, the background and areas of uncertainty. All these extra information is called a trimap, defined for a triple map representing the seg-mentation of the input image. The trimap is made, generally, from markings made by the user manuals. Considering this context, this study aimed to develop Two methods for generating trimaps either automatically (without interaction user), relying, for this, in depth information and / or colors of the pixels the input images. The developed methods were implemented and compared with their manual versions and tested quantitatively similar for images. The methods also revealed the potential to be applied in videos