1 / 14

Detecção de Movimento

Detecção de Movimento. Usando contornos ativos para detectar movimento http://www.cin.ufpe.br/~mfv/motion. Equipe:. Mauro Florêncio Vieira – líder Rodrigo Queiroz da Costa Lima Silvana Corrêa da Silva Talita Rodrigues de Menezes. Motivação. Segurança:

kiora
Download Presentation

Detecção de Movimento

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Detecção de Movimento Usando contornos ativos para detectar movimento http://www.cin.ufpe.br/~mfv/motion

  2. Equipe: • Mauro Florêncio Vieira – líder • Rodrigo Queiroz da Costa Lima • Silvana Corrêa da Silva • Talita Rodrigues de Menezes

  3. Motivação • Segurança: • Detecção de movimento em imagens de câmeras de vigilância • Robótica: • Identificação de possíveis obstáculos móveis • Compressão de vídeos: • MPEG-4

  4. Antecedentes • A Multi-body Factorization Method for Motion Analysis • detecção de múltiplos objetos • baseia-se na forma dos objetos • detecção do objeto em movimento sem calcular sua forma explicitamente • independe do número de objetos em movimento

  5. Antecedentes (cont.) • Moving object segmentation algorithm for Human-like Visual System • Sistema Visual Humano (HVS) é o melhor mecanismo de segmentação de objetos móveis conhecido • é mais sensível a • cor • movimento

  6. Antecedentes (cont.) • Partes estáticas do objeto podem não ser detectadas

  7. Proposta • Ferramenta para detecção automática de movimento em vídeos no formato AVI • Múltiplos objetos móveis são destacados do background

  8. Técnicas Utilizadas • Detecção de movimento em imagens baseada em tensor • Vídeo representado como um volume tridimensional (escalar X escalar X temporal) • Movimento estimado pela análise de estruturas locais de valores de cinza • Contorno ativo geodésico dirigido a tensor • Permite flexibilidade topológica

  9. Exemplo

  10. Cronograma • 29/01/2002 - 15/02/2002 – Estudo/Pesquisa • 18/02/2002 - 22/02/2002 – Análise/Design do sistema • 25/02/2002 - 29/03/2002 – Implementação/Redação do Relatório • 01/04/2002 - 08/04/2002 – Teste/Validação/Ajustes Finais/Redação do Relatório

  11. Resultados Esperados • Adquirir conhecimentos de implementação de uma técnica de detecção de movimento e Snakes • Desenvolvimento de uma ferramenta, em Java, para detecção automática de movimento • Entrada: arquivo AVI • Filmado a partir de uma câmera em preto-e-branco estática • Saída: imagem com objetos móveis contornados

  12. Referências • [1] A. Dumitras & A. N. Venetsanopoulos, "A comparative study of snake models with application to object shape description in bi-level and gray-level images", Proc. of IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Baltimore, USA, June 3-6, 2001 • [2] G. Kühne, J. Weickert, O. Schuster & S. Richter, "A tensor-driven active contour model for moving object segmentation", Proc. 2001 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP-01, Thessaloniki, Oct. 2001), Vol. 2, 73-76, 2001

  13. Referências (cont.) • [3] J. Costeira & T. Kanade, "A Multi-body Factorization Method for Motion Analysis", http://www.ri.cmu.edu/pubs/pub_2097.html (29/01/2002). • [4] G. Kühne, S. Richter & M. Beier, “Motion-based Segmentation and Contour-based Classification of Video Objects”, http://www1.acm.org/sigs/sigmm/MM2001/ep/kuehne/ (29/01/2002).

  14. Referências (cont.) • [5] Kuk-Jin Yoon & In-So Keon, “Moving Object Segmentation Algorithm for Human-Like Vision System”, Human-friendly Welfare Robot System 2000.

More Related