Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2013 |
Autor(a) principal: |
Sad, Dhiego Cristiano Oliveira da Silva
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Orientador(a): |
Vieira, Marcelo Bernardes
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Banca de defesa: |
Silva, Rodrigo Luis de Souza da
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Oliveira, Antônio Alberto Fernandes de
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
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Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4780
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Resumo: |
Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a descrição de movimento em vídeos usando múltiplos filtros passa-banda que agem como estimadores derivativos de primeira ordem. A resposta dos filtros em cada quadro do vídeo é extraída e codificada em histogramas de gradientes para reduzir a sua dimensionalidade. Essa combinação é realizada através de tensores de orientação. O grande diferencial deste trabalho em relação à maioria das abordagens encontradas na literatura é que nenhuma característica local é extraída e nenhum método de aprendizagem é realizado previamente, isto é, o descritor depende unicamente do vídeo de entrada. Para o problema de reconhecimento da ação humana utilizando a base de dados KTH, nosso descritor alcançou a taxa de reconhecimento de 93,3% usando três filtros da família Daubechies combinado com mais um filtro extra que é a correlação entre esses três filtros. O descritor resultante é então classificado através do SVM utilizando um protocolo two-fold. Essa classificação se mostra superior para a maioria das abordagens que usam descritores globais e pode ser comparável aos métodos do estado-da-arte. |