Análise visual do comportamento de objetos em vídeos de vigilância - Fonseca, Cibele Mara (2021)
O uso de sistema de câmeras de vigilância baseado em CFTV (circuito fechado de televisão) está presente em diversos setores da sociedade, seja para prevenir furtos, depredações, vandalismo, invasões, violência, terrorismo, entre outras ameaças, gerando um grande volume de filmagens. A análise manual desses vídeos é uma tarefa inviável devido ao grande volume de vídeos de longa duração, além das limitações humanas intrínsecas, que comprometem a percepção de múltiplos eventos estratégicos. Diversas tarefas de análise de vídeos de vigilância empregam informações de detecção/rastreamento de objetos em movimento a fim de analisar seu comportamento na cena e, assim, compreender seu papel em eventos ocorridos no vídeo. No entanto, a maioria dos sistemas de vigilância existentes se concentra apenas na detecção/rastreamento desses objetos, ou fornece uma análise básica de comportamento, com pouca ou nenhuma inserção do usuário no processo. Nesse sentido, as técnicas de Visualização de Informação são uma ferramenta em potencial para representar/explorar o comportamento/relacionamento dos objetos nesses vídeos. Essas representações permitem que o usuário efetivamente identifique os padrões de comportamento dos objetos e compreenda como eles contribuem para a ocorrência de eventos estratégicos nos vídeos. Este trabalho propõe uma estratégia de análise visual de vídeos de vigilância com foco na identificação e exploração do comportamento de objetos e sua relação com a ocorrência de eventos. A estratégia proposta combina um conjunto de layouts interativos coordenados para representar múltiplos aspectos do comportamento dos objetos, como presença em cena, relacionamentos/interações entre eles, movimento e ocupação da cena. Os usuários podem mudar a perspectiva de visualização, focando em objetos específicos, períodos de tempo e regiões da cena, fornecendo perspectivas espaciais e temporais desses comportamentos. Experimentos conduzidos em diversos cenários de vigilância demonstram a capacidade da metodologia proposta em identificar diferentes aspectos do comportamento dos objetos e como esses comportamentos se relacionam com a ocorrência de eventos nos vídeos de vigilância, permitindo ao usuário tomar decisões eficazes nesses vídeos.