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Previous issue date: 2013-11-25 / Capes / Um detector de pedestres básico geralmente possui dois componentes principais: um que
seleciona regiões da imagem que possivelmente contêm um pedestre (gerador de candidatos)
e outro que classifica estas regiões em grupos de pedestres e não-pedestres (classificador).
Estes classificadores normalmente baseiam-se em extratores de características, que são
transformações que alteram a intensidade ou cor original dos pixels de uma imagem em uma
nova representação, para ressaltar algum tipo de conhecimento sobre o conteúdo da imagem.
Quando o ambiente é não-controlado, fatores externos podem influenciar negativamente no
desempenho do classificador. Baixa resolução, ruído, desfoque e oclusão são alguns efeitos
que podem ser gerados por estes fatores, degradando a qualidade das imagens obtidas e,
consequentemente, das características extraídas. Esta dissertação propõe-se a avaliar como
extratores de características comportam-se nesse tipo de ambiente. Estes cinco tipos de
degradação foram simulados nas bases de imagem usadas nos experimentos: INRIA Person e
Caltech Pedestrian. Como estamos interessados apenas na etapa de classificação, as imagens
foram transformadas em janelas de tamanho fixo na etapa de pré-processamento. Os
experimentos usam uma combinação de extratores de características (HOG, LBP, CSS, LGIP
e LTP) e modelos de aprendizagem (AdaBoost e SVM linear) para formar classificadores. Os
classificadores foram treinados com as imagens intactas e testados com imagens em diversos
níveis de degradação. O HOG (42%) e LTP (54%) foram superiores aos demais em
aproximadamente metade dos pontos de teste na INRIA Person e Caltech Pedestrian,
respectivamente. Foi confirmada a queda de desempenho do LBP quando exposto a ruído,
mostrando que o LGIP e o LTP amenizam isso. Também observou-se que o CSS é robusto a
ruído, mas gera características fracas no geral. Por fim, notou-se que classificadores que
combinam mais de um extrator de características foram superiores aos individuais em boa
parte dos pontos de teste. Combinando-se todos os extratores, tem-se um classificador
superior em 95,8% das situações ao criado somente com o melhor extrator no geral (HOG, na
base da INRIA, e LTP, na base da Caltech).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11505 |
| Date | 25 November 2013 |
| Creators | Costa, André Fonseca |
| Contributors | Ren, Tsang Ing, Cavalcanti, George Darmiton da Cunha |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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