[en] A ROBUST WORKFLOW FOR PERSON TRACKING AND META-DATA GENERATION IN VIDEOS

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: RAFAEL ANTONIO PINTO PENA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] VISAO COMPUTACIONAL; [pt] METADADO EM VIDEO; [pt] RECONHECIMENTO DE FACES; [en] COMPUTER VISION; [en] VIDEO METADATA; [en] FACE RECOGNITIONS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53394&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53394&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53394

[pt] A quantidade de vídeos gravados no mundo cresce muito, não somente devido aos interesses e hábitos humanos em relação a esse tipo de mídia, mas também pela diversidade de dispositivos utilizados para criação de vídeos. No entanto, faltam informações sobre conteúdos em vídeo porque a geração de metadados é complexa e requer muito tempo para ser executado por humanos. Do ponto de vista da tecnologia, não é fácil superar os obstáculos relacionados à grande quantidade e diversidade de frames de vídeo. O trabalho propõe um sistema automatizado de reconhecimento facial para detectar personagens em vídeos. Ele foi desenvolvido para reconhecer personagens, a fim de aumentar os metadados de vídeo. Ele combina técnicas padrão de visão computacional para melhorar a precisão, processando os dados de saída dos modelos existentes de maneira complementar. O modelo teve um desempenho satisfatório usando um conjunto de dados da vida real de uma grande empresa de mídia.