Atenção visual bottom-up guiada por otimização via algoritmos genéticos.

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: PEREIRA, Eanes Torres.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Visão computacional; Atenção visual bottom-up; Algoritmos genéticos; Grades computacionais; Modelo de Itti - atenção visual; Visual attention bottom-up; Ciência da Computação.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1303

A atenção visual é um mecanismo biologicamente inspirado, o qual corresponde à habilidade de selecionar e processar somente as regiões mais relevantes de uma cena visual. Para fins didáticos, a atenção visual pode ser dividida em duas categorias principais: bottom-up e top-down. A atenção visual bottom-up guia o foco de atenção a partir de características primitivas (como descontinuidades de intensidade em diferentes escalas e orientações) computadas diretamente na imagem,sem qualquer informação contextual. A atenção visual top-down, por outro lado, realiza uma busca por regiões de interesse a partir de características de alto nível, especificadas na forma de conhecimento prévio na forma ou modelos sobre o que se está buscando na cena. A principal questão de pesquisa que procuramos responder nessa dissertação é a seguinte: como seria possível agregar algum comportamento de alto nível a um mecanismo típico de atenção visual bottom-up (guiando dessa forma o foco de atenção para classes de regiões pré-estabelecidas)? O modelo mais conhecido de atenção visual bottom-up utiliza vários mapas de características primitivas para formar um mapa de saliência, o qual indica a importância do ponto de vista atencional das diferentes regiões de uma cena. Nesse trabalho, atribuímos pesos aos mapas de características e desenvolvemos um processo de otimização baseado em algoritmos genéticos simulados em uma grade computacional. Foram realizados experimentos com quatro classes de objetos (carros, faces de pessoas, objetos genéricos e pistolas). Os resultados utilizando atenção bottom-up com otimização foram comparados com os resultados de um mecanismo sem otimização de pesos e com um sistema existente que implementa o difundido modelo de atenção visual proposto por Itti et al. [Itti et al., 1998]. Os resultados mostraram ganhos de até 30% utilizando-se a abordagem proposta. Desta forma, este trabalho mostra que a atenção visual pode ser guiada para regiões pré-definidas, podendo ser utilizada como parte de sistemas de detecção de objetos.