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Filtro de partículas hibridizado com métodos da computação natural para detecção e rastreamento.

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Previous issue date: 2011-08-25 / Detecção e rastreamento de objetos em sequências de imagens aparece atualmente em várias situações do nosso cotidiano e se destaca pela sua importância em várias áreas como, por exemplo, na área de segurança (monitoramento de objetos ou indivíduos), dentre outros. Um dos métodos comumente utilizado é o Filtro de Partículas (FP), o principal problema do FP é a degeneração, que pode implicar em um rastreamento pior. Nesta dissertação, serão apresentados dois método híbridos baseado no Filtro de Partículas. A hibridização ocorre através da combinação do Filtro de Partículas com um método da computação natural: i) Otimização através de Enxame de Partículas; e ii) Evolução Diferencial. Os métodos propostos foram aplicados para dois estudos de caso: i) para rastreamento de trajetória de um sistema não linear caminhão-reboque, e ii) para detectar e rastrear a face de uma pessoa em uma sequência de imagens. Os resultados obtidos em termos de qualidade de rastreamento indicam um melhor desempenho dos algoritmos hibridizados quando comparados com o Filtro de Partículas padrão.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4241
Date25 August 2011
CreatorsLIMA, L. M.
ContributorsJoao Marques Salomao, BOERES, M. C. S., KROHLING, R. A.
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formattext
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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