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Tipo do documento: Tese
Título: Informação de contexto aplicada à detecção de pedestres
Autor: Cândido, Jorge
Primeiro orientador: Marengoni, Maurício
Primeiro membro da banca: Silva, Leandro Augusto da
Segundo membro da banca: Vinhas, Lúbia
Terceiro membro da banca: Gonzaga, Adilson
Quarto membro da banca: Martins, Valeria Farinazzo
Resumo: O problema de detecc¸a˜o de objetos em imagens digitais ´e um dos temas mais estudados e desenvolvidos dentro da visa˜o computacional. Diferentemente do problema de identificac¸a˜o de objetos, onde a tarefa b´asica ´e a classifica¸c˜ao de objetos em classes pr´e-definidas, a detec¸c˜ao de objetos tem a dif´ıcil tarefa de fazer a busca na imagem inteira e responder as seguintes perguntas: quantos objetos existem na imagem e qual a localiza¸c˜ao destes objetos? Quando o objeto que est´a sendo procurado ´e um pedestre, temos caracterizado o problema de detec¸c˜ao de pedestres. Neste projeto de pesquisa foi avaliada a utiliza¸c˜ao de informa¸c˜oes adicionais na cena, aqui designada informa¸c˜ao de contexto, no aux´ılio da tarefa de detec¸c˜ao de pedestres. As informa¸c˜oes de contexto exploradas nesta pesquisa foram a presenc¸a de a´rea de cha˜o e a relac¸a˜o entre a altura e a posic¸a˜o vertical do pedestre na imagem. A informa¸c˜ao de presen¸ca de ´area de ch˜ao ´e obtida por meio de uma rede neural artificial que classifica uma regia˜o na imagem como pertencendo ou na˜o a uma a´rea de ch˜ao. A rede neural ´e aplicada em uma ´area abaixo do retˆangulo que delimita uma detec¸c˜ao. A rela¸c˜ao entre altura e posi¸c˜ao vertical do pedestre ´e obtida pelo retˆangulo que delimita a detecc¸a˜o na sa´ıda do algoritmo de detecc¸a˜o de pedestres. Com base em um modelo estat´ıstico, esta relac¸a˜o representa uma informac¸a˜o adicional que pode indicar que o pedestre detectado pelo algoritmo representa um falso-positivo e pode ser eliminado do resultado final. Estas informa¸c˜oes adicionais s˜ao incorporadas `a informa¸c˜ao do detector melhorando sua precisa˜o. Com base nos testes realizados nesta tese, podemos afirmar que o uso desta informac¸a˜o adicional melhora consideravelmente a precisa˜o nos algoritmos de detecc¸a˜o de pedestres propostos na literatura, diminuindo consideravelmente o nu´mero 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::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
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, 2019.
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/4089
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/20658
Data de defesa: 14-Fev-2019
metadata.dc.bitstream.url: http://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/4089/5/JORGE%20CANDIDO.pdf
Aparece nas coleções:Engenharia Elétrica - Teses - EE Higienópolis

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