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Tipo do documento: Tese
Título: Informação de contexto aplicada à detecção de pedestres
Autor: Cândido, Jorge
Primeiro orientador: Marengoni, Mauricio
Primeiro membro da banca: Silva, Leandro Augusto da
Segundo membro da banca: Martins, Valéria Farinazzo
Terceiro membro da banca: Vinhas, Lúbia
Quarto membro da banca: Gonzaga, Adilson
Resumo: O problema de detecção de objetos em imagens digitais é um dos temas mais estudados e desenvolvidos dentro da visão computacional. Diferentemente do problema de identificação de objetos, onde a tarefa básica é a classificação de objetos em classes pré-definidas, a detecção de objetos tem a difícil tarefa de fazer a busca na imagem inteira e responder as seguintes perguntas: quantos objetos existem na imagem e qual a localização destes objetos? Quando o objeto que está sendo procurado é um pedestre, temos caracterizado o problema de detecção de pedestres. Neste projeto de pesquisa foi avaliada a utilização de informações adicionais na cena, aqui designada informação de contexto, no auxílio da tarefa de detecção de pedestres. As informações de contexto exploradas nesta pesquisa foram a presença de área de chão e a relação entre a altura e a posição vertical do pedestre na imagem. A informação de presença de área de chão é obtida por meio de uma rede neural artificial que classifica uma região na imagem como pertencendo ou não a uma área de chão. A rede neural é aplicada em uma área abaixo do retângulo que delimita uma detecção. A relação entre altura e posição vertical do pedestre é obtida pelo retângulo que delimita a detecção na saída do algoritmo de detecção de pedestres. Com base em um modelo estatístico, esta relação representa uma informação adicional que pode indicar que o pedestre detectado pelo algoritmo representa um falso-positivo e pode ser eliminado do resultado final. Estas informações adicionais são incorporadas à informação do detector melhorando sua precisão. Com base nos testes realizados nesta tese, podemos afirmar que o uso desta informação adicional melhora consideravelmente a precisão nos algoritmos de detecção de pedestres propostos na literatura, diminuindo consideravelmente o número de falso-positivos.
Abstract: The detection of objetcs in digital images is one of the most studied and developed subjects within the computer vision field. Unlike the problem of object identification, where the basic task is classify objects into predefined classes, object detection has the difficult task of searching the entire image and answering the following questions: how many objects are in the image and what is the location of these objects? When the object being searched is a pedestrian, it is characterized the problem of pedestrian detection. In this research project we evaluated the use of additional information in the scene, here called context information, aiding the task of pedestrians detection. The context information explored in this research were the presence of floor area and the relationship between the pedestrian height and the pedestrian vertical position within the image. The information of floor area presence is obtained by means of an artificial neural network that classifies a region in the image as belonging or not to a floor area. The neural network is applied in an area below the bounding box that delimits a pedestrian detection candidate. The relationship between the pedestrian height and the pedestrian vertical position is obtained by the bounding box at the output of the pedestrian detection algorithm. Based on a statistical model, this relationship represents additional information that may indicate that the pedestrian detected by the algorithm represents a false positive and can be eliminated from the final result. This additional information is incorporated into the detector information improving its accuracy. Based on the tests performed in this thesis, we can say that the use of this additional information considerably improves the precision in the pedestrian detection algorithms proposed in the literature, considerably reducing the number of false positives.
Palavras-chave: detecção de pedestres;  rede neural;  árvore de decisão
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::ELETRONICA INDUSTRIAL
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::ELETRONICA INDUSTRIAL
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Programa: Engenharia Elétrica
Citação: CÂNDIDO, Jorge. Informação de contexto aplicada à detecção de pedestres. 2019. 80 f. Tese( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/3875
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/19805
Data de defesa: 14-Fev-2019
metadata.dc.bitstream.url: http://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3875/5/Jorge%20Candido.pdf
Aparece nas coleções:Engenharia Elétrica - Teses - EE Higienópolis

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