Rastreamento de ondas oceânicas em múltiplos vídeos

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Souza, Caio Lucas dos Santos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: 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; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13843

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.