Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Costa, André Fonseca |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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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: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11505
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Resumo: |
Um detector de pedestres básico geralmente possui dois componentes principais: um que seleciona regiões da imagem que possivelmente contêm um pedestre (gerador de candidatos) e outro que classifica estas regiões em grupos de pedestres e não-pedestres (classificador). Estes classificadores normalmente baseiam-se em extratores de características, que são transformações que alteram a intensidade ou cor original dos pixels de uma imagem em uma nova representação, para ressaltar algum tipo de conhecimento sobre o conteúdo da imagem. Quando o ambiente é não-controlado, fatores externos podem influenciar negativamente no desempenho do classificador. Baixa resolução, ruído, desfoque e oclusão são alguns efeitos que podem ser gerados por estes fatores, degradando a qualidade das imagens obtidas e, consequentemente, das características extraídas. Esta dissertação propõe-se a avaliar como extratores de características comportam-se nesse tipo de ambiente. Estes cinco tipos de degradação foram simulados nas bases de imagem usadas nos experimentos: INRIA Person e Caltech Pedestrian. Como estamos interessados apenas na etapa de classificação, as imagens foram transformadas em janelas de tamanho fixo na etapa de pré-processamento. Os experimentos usam uma combinação de extratores de características (HOG, LBP, CSS, LGIP e LTP) e modelos de aprendizagem (AdaBoost e SVM linear) para formar classificadores. Os classificadores foram treinados com as imagens intactas e testados com imagens em diversos níveis de degradação. O HOG (42%) e LTP (54%) foram superiores aos demais em aproximadamente metade dos pontos de teste na INRIA Person e Caltech Pedestrian, respectivamente. Foi confirmada a queda de desempenho do LBP quando exposto a ruído, mostrando que o LGIP e o LTP amenizam isso. Também observou-se que o CSS é robusto a ruído, mas gera características fracas no geral. Por fim, notou-se que classificadores que combinam mais de um extrator de características foram superiores aos individuais em boa parte dos pontos de teste. Combinando-se todos os extratores, tem-se um classificador superior em 95,8% das situações ao criado somente com o melhor extrator no geral (HOG, na base da INRIA, e LTP, na base da Caltech). |
