Orientador: Ricardo de Oliveira Anido / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T12:18:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2006 / Resumo: Existe uma grande demanda de sistemas de captura de movimentos robustos e confiáveis, sejam eles para aplicações comerciais, para o cumprimento da lei ou monitoramento de territórios. A obtenção e instalação de câmaras de vídeo são hoje muito baratas; os maiores custos estão relacionados às pessoas que vêem as imagens, as interpretam e tiram conclusões. Pessoas são também inerentemente passíveis a falhas: não conseguem manter a atenção por longos períodos de tempo, e muitos menos lidar com grandes quantidades de informações. A detecção de objetos em uma seqüência de vídeo é etapa primordial em grande parte destes sistemas. Exercendo um papel fundamental, os algoritmos de subtração de fundo já demonstraram um enorme potencial para essa tarefa. No entanto, muitos problemas ainda estão em aberto e são alvos de discussões e pesquisa. A compreensão do alcance e limitações destes algoritmos é muito importante para que, na construção de um sistema de visão computacional, possamos selecionar aquele que melhor atenda os requisitos. O objetivo deste trabalho é demonstrar qual é o estado da arte destes algoritmos e selecionar os mais relevantes para uma comparação sob diferentes situações reais, fornecendo subsídios para o seu correto entendimento / Abstract: There is a great demand for robust and trustful movement capture systems, like commercial, law enforcement or territory monitoring applications. Acquisition and installation of video cameras is very cheap nowadays; expensive are the people that watch, interpret and draw conclusions from images. People are also prone to failure: they are unable to pay attention for long periods of time and cannot handle large amounts of information. Object detection in a video sequence is an important step in those systems. Playing a main role, the background subtraction algorithms have already shown a great potential for this task. However, there are a lot of problems that are still unresolved and are subject of discussions and research. The understanding of the algorithms' range and limitations is very important to allow the right selection of one of them, given a situation. The purpose of this work is to demonstrate the state-of-the-art of this algorithms and to select the most relevant ones to compare them in different real life situations, supplying informations for their correct understanding / Mestrado / Visão Computacional / Mestre em Ciência da Computação
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/276479 |
| Date | 03 September 2006 |
| Creators | Higashino, Wilson Akio, 1981 |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Anido, Ricardo de Oliveira, 1956-, Leite, Neucimar Jerônimo, Guimarães, Silvio Jamil Ferzoli, Goldenstein, Simone Klein |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 150p. : il., application/octet-stream |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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