Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Medeiros, Petrúcio Ricardo Tavares de |
| Orientador(a): |
Gomes, Rafael Beserra |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31931
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Resumo: |
A técnica de multifoveamento permite adicionar vários focos na imagem, os quais podem ser explorados como pontos de atenção visual em contextos de detecção, identificação e/ou reconhecimento de objetos. Entretanto, a utilização da técnica de multifoveamento exige o conhecimento da posição dos estímulos visuais. Neste trabalho propomos uma nova abordagem de detectação dos estímulos visuais fazendo uso da estrutura das múltiplas fóveas. Para isso, utilizamos estratégias matemáticas adaptadas ao contexto de visão computacional, que levam em consideração a distribuição das fóveas para estimar a localização dos estímulos visuais na imagem. As estratégias matemáticas adotadas foram a descida do gradiente (campo de potencial), máximo verossimilhança, multilateração, trilateração e coordenadas baricêntricas. Os resultados mostram que os algoritmos convergem para a posição do estímulo visual, com excessão do algoritmo de interseção de potenciais locais devido a sensibilidade aos mínimos locais. Além disso, os algoritmos que utilizam campo de potencial exigem mais tempo de processamento e recursos computacionais em comparação com as outras estratégias. Contudo, é possível afirmar que três fóveas são suficientes para estimar a posição de um estímulo visual na imagem fazendo uso dos algoritmos de trilateração e coordenadas baricêntricas. Concluímos que o multifoveamento associado às estratégias matemáticas pode ser aplicado na detecção visual e apresenta convergência com no mínimo três fóveas. |
