Metodologia para reconhecimento de objetos utilizando padrões binários locais com sensores baseados em eventos

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Fardo, Fernando Azevedo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: local binary pattern; padrões binários
• Link de acesso: https://doi.org/10.31414/EE.2021.D.131364; https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3293

Recentemente, novos sensores com pixels ativos foram colocados no mercado. Estes sensores exportam variações locais de intensidade luminosa na forma de eventos assíncronos com baixa latência. Uma vez que o formato de saída dos dados é um fluxo de eventos endereçáveis e não uma imagem de intensidades completa, novos algoritmos são necessários para problemas conhecidos na área de Visão Computacional, como segmentação, VO, SLAM, reconhecimento de objetos e cenas. Algumas propostas para estes novos algoritmos foram aplicadas à navegação de veículos autônomos e mostraram bom desempenho para manobras em alta velocidade. Foram propostas também algumas metodologias para classificação de objetos utilizando métodos convencionais, adaptações para uso de redes profundas e redes neurais de terceira geração baseadas em spikes. No entanto, métodos utilizando redes profundas ou redes spike, frequentemente requerem recursos de hardware específicos e de difícil miniaturização. Além disso, diversos operadores e descritores tradicionais utilizados na área de Visão Computacional tem sido negligenciados no contexto de eventos e poderiam contribuir para metodologias mais leves para reconhecimento de objetos e símbolos. Esta tese propõe um algoritmo para extração de padrões binários locais em estruturas esparsas tipicamente encontrados em capturas por eventos com complexidade linear demonstrada experimentalmente. Para sustentar a plausibilidade da adoção deste operador, esta tese propõe a duas metodologias utilizando padrões binários locais aplicados a capturas com sensores basados em eventos para o problema de reconhecimento de objetos. A primeira metodologia, tira proveito do conhecimentos sobre os movimentos realizados pelo sensor, enquanto a segunda é agnóstica a movimentos. É demonstrado experimentalmente que o LBP é uma alternativa viável, rápida e leve e que possibilita a redução de variáveis usando algoritmo PCA em alguns casos. Demonstramos que é possível reduzir o tamanho do vetor final utilizado para classificação em até 99,73% em relação a métodos convencionais considerados estado da arte e ainda manter acurácia comparável aos mesmos.