[en] A ROBUST WORKFLOW FOR PERSON TRACKING AND META-DATA GENERATION IN VIDEOS
Ano de defesa: | 2021 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | eng |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
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 |
Resumo: | [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. |