Detecção de comportamento anormal em vídeos de multidão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Gregoratto, Caio de Jesus
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/7921625025564103
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Computação
Brasil
UFAM
Programa de Pós-graduação em Informática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5251
Resumo: Sistemas de segurança produzem uma quantidade massiva de material de vídeo que pode ser utilizada para reconhecer comportamento anormal ou atividades que ofereçam riscos à saúde das pessoas. Entretanto, nem sempre os operadores humanos são capazes de ava-liar de forma coerente todo o material disponível. Portanto, reconhecer comportamento em vídeo de forma automatizada pode ser fundamental para que o uso de sistemas de vigilância seja eficiente em manter a segurança de uma área ou a integridade das pes-soas em locais públicos. Diante disso, esta dissertação apresenta um método voltada para detectar e reconhecer comportamento anormal em vídeos de multidão. Esse método com-bina técnicas baseadas em características com técnicas baseadas na aparência e as utiliza conforme o contexto das atividades presentes na cena. Técnicas baseadas na aparência utilizam modelos matemáticos gerados a partir dos níveis de intensidade da imagem para realizar suas tarefas, enquanto que as técnicas baseadas em características usam dados extraídos da imagem, como bordas, linhas e coordenadas, para derivar seus modelos. O método proposto exibe para o operador humano, por meio de marcações visuais, somente conteúdo com possíveis ocorrências de aglomeração ou dispersão da multidão, compor-tamentos considerados anormais avaliados nesta pesquisa. Os resultados obtidos nos ex-perimentos mostram que a abordagem proposta é capaz de reconhecer comportamentos anormais em vídeos de multidão e marcar as regiões na imagem onde ocorrem anomalias do tipo aglomeração ou dispersão das pessoas na cena. O método proposto, diferente das demais abordagens existentes na literatura, faz avaliações distintas entre as cenas suspei-tas de conter comportamento anormal e as cenas com comportamento normal ou somente com a imagem de fundo. Como consequência, os resultados dos experimentos mostram que o método proposto apresenta tempo de execução 64% menor do que os baselines em uma base de dados criada neste trabalho e 71% menor nas bases de dados UMN e PETS2009. Além disso, o método proposto atinge uma acurácia de 90% na base de dados YAB, enquanto o baseline atinge 85%.