Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Many applications of digital image processing uses object detection techniques. Detecting
an object is usually related to locate the area around it, while shape detection is
related to nd, precisely, the set of points that constitutes its shape. When the problem
involves detecting shapes that have predictable changes, deformable models show to be
an e ective solution. The approach developed in this work refers to the vehicle shape
detection in frontal position by methods which are divided into two levels, the rst level
is composed by a cascade of support vector machines and the second one is a deformable
model. The use of deformable models favors the detection of vehicle shape same when
its image is occluded by objects such as trees / Muitas aplicações de processamento de imagens digitais utilizam técnicas de detecção de objetos. Detectar um objeto normalmente está relacionado a localizar a área em torno do mesmo, já a deteção da forma está relacionada a localizar precisamente em uma imagem um conjunto de pontos que constituem sua forma. Quando o problema envolve a detecção de formas que apresentam variações previsíveis, os modelos deformáveis se apresentam como uma alternativa eficaz. A abordagem desenvolvida neste trabalho se refere à detecção da forma de veículos em posição frontal através de métodos que se dividem em dois níveis, o primeiro nível é composto por uma cascata de máquinas de vetores de suporte e oo segundo é um modelo deformável. O uso de modelos deformáveis favorece a deteção de formas de veículos mesmo quando sua imagem está ocluída por objetos, tais como árvores.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ri.ufs.br:riufs/3360 |
| Date | 13 May 2016 |
| Creators | Aragão, Maria Géssica dos Santos |
| Contributors | Matos, Leonardo Nogueira |
| Publisher | Universidade Federal de Sergipe, Pós-Graduação em Ciência da Computação, UFS, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFS, instname:Universidade Federal de Sergipe, instacron:UFS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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