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Previous issue date: 2013-08-30 / Nesta dissertação, foi concebida e implementada uma biblioteca de visão computacional
para navegadores web com o objetivo de fornecer uma infra-estrutura comum
para desenvolver aplicativos e acelerar a utilização dessas técnicas na web em produtos
comerciais. A biblioteca proposta tem como foco ser utilizada em navegadores
web sem a necessidade de instalação de plugins de terceiros. Várias especificações
web modernas foram utilizadas para alcançar o resultado esperado, bem como aplicação
de diferentes algoritmos de visão computacional. A solução provê a implementação
de algoritmos existentes que podem ser utilizados para diferentes aplicações
nesta área, tais como, detecção de faces, identificação de objetos e cores, como também
rastrear objetos em movimento. Os navegadores web modernos interpretam a
linguagem de programação JavaScript, portanto esta foi a linguagem utilizada na
base da biblioteca. A maioria das linguagens interpretadas têm limitado poder computacional
quando comparado com linguagens compiladas, como C. A complexidade
computacional envolvida em algoritmos de rastreamento de vídeos é alta e requer implementações
otimizadas. Algumas otimizações são discutidas e implementadas neste
trabalho, a fim de alcançar bons resultados quando comparados com implementações
similares em linguagens compiladas. Uma série de testes de avaliação foram feitos
para determinar a eficácia dessas técnicas na web. / In this dissertation, I designed and implemented a tracking library for the web aiming
to provide a common infrastructure to develop applications and to accelerate the
use of those techniques on the web in commercial products. It runs on native web
browsers without requiring third-party plugins installation. This involves the use of
several modern browser specifications as well as implementation of different computer
vision algorithms and techniques into the browser environment. Between the several
techniques available there are algorithms that can be used for different applications,
such as, detect faces, identify objects and colors and track moving objects. The
source language of the library is JavaScript that is the language interpreted by all
modern browsers. The majority of interpreted languages have limited computational
power when compared to compiled languages, such as C. The computational complexity
involved in visual tracking requires highly optimized implementations. Some
optimizations are discussed and implemented on this work in order to achieve good
results when compared with similar implementations in compiled languages. A series
of evaluation tests were made, to determine how effective these techniques were on
the web.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11652 |
| Date | 30 August 2013 |
| Creators | Melo, Eduardo Antonio Lundgren |
| Contributors | Melo, Silvio de Barros, Teichrieb, Veronica |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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