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Previous issue date: 2016-09-05 / Descrição de movimento tem sido um tema desafiador e popular há muitos anos em
visão computacional e processamento de sinais, mas também intimamente relacionado a
aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Frequentemente, para realizar essa
tarefa, informação de movimento é extraída e codificada em um descritor. Este trabalho
apresenta um método simples e de rápida computação para extrair essa informação e
codificá-la em descritores baseados em histogramas de deslocamentos relativos. Nossos
descritores são compactos, globais, que agregam informação de quadros inteiros, e o que
chamamos de auto-descritor, que não depende de informações de sequências senão aquela
que pretendemos descrever. Para validar estes descritores e compará-los com outros tra
balhos, os utilizamos no contexto de Reconhecimento de Ações Humanas, no qual cenas
são classificadas de acordo com as ações nelas exibidas. Nessa validação, obtemos resul
tados comparáveis aos do estado-da-arte para a base de dados KTH. Também avaliamos
nosso método utilizando as bases UCF11 e Hollywood2, com menores taxas de reconhe
cimento, considerando suas maiores complexidades. Nossa abordagem é promissora, pelas
razoáveis taxas de reconhecimento obtidas com um método muito menos complexo que os
do estado-da-arte, em termos de velocidade de computação e compacidade dos descritores
obtidos. Adicionalmente, experimentamos com o uso de Aprendizado de Métrica para a
classificação de nossos descritores, com o intuito de melhorar a separabilidade e a com
pacidade dos descritores. Os resultados com Aprendizado de Métrica apresentam taxas
de reconhecimento inferiores, mas grande melhoria na compacidade dos descritores. / Motion description has been a challenging and popular theme over many years within
computer vision and signal processing, but also very closely related to machine learn
ing and pattern recognition. Very frequently, to address this task, one extracts motion
information from image sequences and encodes this information into a descriptor. This
work presents a simple and fast computing method to extract this information and en
code it into descriptors based on histograms of relative displacements. Our descriptors
are compact, global, meaning it aggregates information from whole frames, and what we
call self-descriptors, meaning they do not depend on information from sequences other
than the one we want to describe. To validate these descriptors and compare them to
other works, we use them in the context of Human Action Recognition, where scenes are
classified according to the action portrayed. In this validation, we achieve results that are
comparable to those in the state-of-the-art for the KTH dataset. We also evaluate our
method on the UCF11 and Hollywood2 datasets, with lower recognition rates, considering
their higher complexity. Our approach is a promising one, due to the fairly good recogni
tion rates we obtain with a much less complex method than those of the state-of-the-art,
in terms of speed of computation and final descriptor compactness. Additionally, we ex
periment with the use of Metric Learning in the classification of our descriptors, aiming
to improve the separability and compactness of the descriptors. Our results for Metric
Learning show inferior recognition rates, but great improvement for the compactness of
the descriptors.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/4838 |
| Date | 05 September 2016 |
| Creators | Oliveira, Fábio Luiz Marinho de |
| Contributors | Vieira, Marcelo Bernardes, Fonseca Neto, Raul, Pedrini, Hélio |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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