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Previous issue date: 2014-11-06 / Detecção de pedestres é um problema muito abordado na atualidade, possuindo diversas
aplicações com potencial para melhorar a qualidade de vida da sociedade. Algumas dessas
aplicações se encontram nas áreas de sistemas de auxílio ao motorista, reconhecimento de
pessoas em fotos e vídeos, e vigilância. Atualmente existe um grande número de pesquisas
envolvendo este assunto, trazendo muitas ramificações ao estado da arte no que diz respeito
a detecção de pedestres. Esta dissertação apresenta um sistema de detecção de pedestres
em ambientes não controlados baseado em janelas deslizantes. Sistemas deste tipo são
compostos por dois blocos principais: um para a extração de características e outro para
classificação das janelas. Duas técnicas de extração de características são usadas, sendo elas:
HOG (Histogram of Oriented Gradient) e CSS (Color Self Similarities), e para classificar as
janelas é usado o SVM (Support Vector Machine) linear. Além dessas técnicas, são também
utilizadas: mean shift e agrupamento hierárquico, para a fusão de múltiplas detecções
sobrepostas; e filtro bilateral, para pré-processamento da imagem. Os resultados obtidos
sobre o banco de dados INRIA Person Database mostram que o sistema proposto, usando
somente o descritor HOG, apresenta melhorias em relação a sistemas semelhantes, com um
log average miss rate igual a 41,8%, contra 46% da literatura. Este resultado foi possível
devido ao corte das detecções finais para melhor adequação às anotações modificadas,
e também a algumas modificações feitas nos parâmetros dos descritores. A adição do
descritor CSS modificado ao HOG aumenta a eficácia do sistema, levando a um log average
miss rate igual a 36,2%, classificando separadamente cada descritor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9641 |
| Date | 06 November 2014 |
| Creators | COSMO, D. L. |
| Contributors | CIARELLI, P. M., Klaus Fabian Coco, LING, L. L., SALLES, E. O. T. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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