Orientador: Antonio Carlos Sementille / Coorientador: Silvio Ricardo Rodrigues Sanches / Banca: João Paulo Papa / Banca: Valdinei Freire da Silva / Resumo: Vários algoritmos de segmentação de vídeo em duas camadas, para a extração de elementos de interesse em primeiro plano (normalmente pessoas) em ambientes não controlados, vem sendo propostos, para diversas aplicações como sistemas de Realidade Aumentada, video chats, ou para a compressão de vídeos. Para analisar a qualidade dos vídeos gerados pelos algoritmos de segmentação, diversos métodos os comparam com seus respectivos ground truths, que consistem em referências da melhor segmentação possível de um vídeo. Muitas vezes esse ground truth é obtido de forma manual, ou seja, o usuário pode ter que segmentar cada quadro (frame) do vídeo. Naturalmente este processo é trabalhoso, demorado e muitas vezes não é realizado para todos os quadros que constituem o vídeo. Devido a isto, também, muitas vezes o ground truth possui baixa resolução e curta duração. Estes aspectos podem constituir um problema quanto à eficácia da utilização do próprio ground truth no processo de avaliação da qualidade da segmentação. Neste contexto, o presente projeto teve como principal enfoque o desenvolvimento de um método semiautomático para a geração de ground truths de vídeos, utilizando informações de profundidade, visando a minimização da interação do usuário, o processo de implementação deste método na forma de uma ferramenta que combina etapas automáticas e interativas, assim como os resultados obtidos são comparados a outros trabalhos presentes na literatura / Abstract: Several bilayer video segmentation algorithms, for the extraction of elements of interest in the foreground (usually people) in uncontrolled environments, have been proposed for various applications such as Augmented Reality systems, video chats or for video compression. To analyze the quality of the videos generated by the segmentation algorithms, different methods compare them with their ground truths, which consist of references of the best possible segmentation of a video. Usually this ground truth is obtained manually, so the user may have to segment each frame of the video. Of course this process is laborious, time consuming and frequently not performed for all frames of the video. Because of this, the ground truth, usually, has low resolution and short duration. These aspects can be an issue to the effectiveness of using these ground truths in the segmentation quality evaluation process. In this context, this project had as its main focus the development of a semi-automatic method for the generation of ground truths of videos, using depth information, in order to minimize the user interaction, the implementation process of this method as a tool that combines automatic and interactive steps, and the results, that are compared to other studies in literature / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000863591 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Gaspari, Tiago De. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas. |
| Publisher | São José do Rio Preto, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese, Portuguese, Texto em português; resumos em português e inglês |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 78 p. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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