Exportar este item: EndNote BibTex

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13843
Tipo do documento: Dissertação
Título: Rastreamento de ondas oceânicas em múltiplos vídeos
Título(s) alternativo(s): Multiview ocean wave tracking
Autor: Souza, Caio Lucas dos Santos 
Primeiro orientador: Fabbri, Ricardo
Primeiro coorientador: Moura Neto, Francisco Duarte
Primeiro membro da banca: Carvalho, Nelson Violante de
Segundo membro da banca: Jatobá, Livia Flavia Carletti
Terceiro membro da banca: D'ávila, Victor de Amorim
Resumo: O rastreamento de padrões na superfície da água em vídeos e imagens é um desafio atual na visão computacional. A interface água-ar impõe diversas dificuldades como falta de texturização suficiente, transparência, reflexões especulares, dentre outras. As abordagens atuais gerais de rastreamento e reconstrução se mostram pouco eficientes nesse cenário, enquanto abordagens mais eficientes tornam-se excessivamente específicas e controladas. Neste trabalho é proposta uma abordagem diferente, baseada na representação de informação por curvas e suas características, ao invés das mais comumente utilizadas por nuvens de pontos e grades regulares. Para isto, são explorados um detector de bordas subpíxel e um vinculador de bordas multi-estágios partindo de agrupamentos locais até considerações globais, sempre respeitando a coerência geométrica para a formação de curvas. O último passo é o aprendizado de máquina aplicado à extração de curvas semântica e geometricamente verídicas. Embora nos experimentos seja utilizado um conjunto de dados de vídeos de um tanque de ondas, esta abordagem pode ser estendida a ondas oceânicas e também a outras cenas, já que os métodos utilizados são bastante gerais. Assim, este trabalho pode ser utilizado diretamente ou como um módulo em outros sistemas.
Abstract: Tracking patterns on the water surface in videos and images is a challenge in present computer vision. The water-air interface imposes several difficulties such as lack of sufficient texturing, transparency, specular reflections, among others. Current general approaches for tracking and reconstruction are not very efficient for the surfaces in this particular environment; while there are more efficient approaches, they become overly specific and controlled. In this work a different approach is proposed, based on curves and their characteristics to represent the desired information, instead of the usual representations based on clouds of points and regular grids. For this, a sub-pixel edge detector and a multi-stage edge linker are exploited. Performing local to global groupings and considerations, the methodology always respects the geometric coherence in the formation of curves. The last step includes machine learning tools applied to the extraction of curves semantically and geometrically veridical. Although a set of videos from a wave tank is used in the experiments, this approach can be extended to ocean waves and also to other scenes, since the methods used are very general. Thus, this work can be used directly or as a module in other systems.
Palavras-chave: Curve tracking
Multiview
Water waves
Machine learning
Rastreamento de curvas
Múltiplas vistas
Ondas aquáticas
Aprendizado de máquina
Ondas Métodos de simulação
Fotogrametria Modelos matemáticos
Imagens digitais
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Citação: SOUZA, Caio Lucas dos Santos. Rastreamento de ondas oceânicas em múltiplos vídeos. 2017. 130 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2017.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13843
Data de defesa: 28-Ago-2017
Aparece nas coleções:Mestrado em Modelagem Computacional



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.