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Tensor baseado em fluxo óptico para descrição global de movimento em vídeos

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-02T19:31:32Z
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Previous issue date: 2011-02-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Movimento é uma das características fundamentais que refletem a informação semântica
em vídeos. Uma das técnicas de estimativa do movimento é o cálculo do fluxo óptico.
Este é uma representação 2D (bidimensional) das velocidades aparentes de uma sequência
de quadros (frames) adjacentes, ou seja, a projeção 2D do movimento 3D (tridimensional)
projetado na câmera.
Neste trabalho é proposto um descritor global de movimento baseado no tensor de
orientação. O mesmo é formado à partir dos coeficientes dos polinômios de Legendre
calculados para cada quadro de um vídeo. Os coeficientes são encontrados através da
projeção do fluxo óptico nos polinômios de Legendre, obtendo-se uma representação polinomial
do movimento.
O descritor tensorial criado é avaliado classificando-se a base de vídeos KTH com um
classificador SVM (máquina de vetor de suporte). É possível concluir que a precisão da
abordagem deste trabalho supera às encontradas pelos descritores globais encontrados na
literatura. / Motion is one of the main characteristics that describe the semantic information of videos.
One of the techniques of motion estimation is the extraction of optical flow. The optical
flow is a bidimensional representation of velocities in a sequence of adjacent frames, in
other words, is the 2D projection of the 3D motion projected on the camera.
In this work it is proposed a global video descriptor based on orientation tensor. This
descriptor is composed by coefficients of Legendre polynomials calculated for each video
frame. The coefficients are found though the projection of the optical flow on Legendre
polynomials, obtaining a polynomial representation of the motion.
The tensorial descriptor created is evaluated by a classification of the KTH video
database with a SVM (support vector machine) classifier. Results show that the precision
of our approach is greater than those obtained by global descriptors in the literature.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3524
Date28 February 2011
CreatorsMota, Virgínia Fernandes
ContributorsVieira, Marcelo Bernardes, Montenegro, Anselmo Antunes, Borges, Carlos Cristiano Hasenclever, Silva, Rodrigo Luis de Souza da
PublisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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