Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2008 |
| Autor(a) principal: |
Hennemann, Luciano |
| Orientador(a): |
Jung, Claudio Rosito |
| 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 do Vale do Rio do Sinos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2266
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Resumo: |
Este trabalho tem como finalidade apresentar um modelo para detecção de comportamentos não usuais baseados em trajetórias. O modelo segue uma linha de pesquisa bastante atual na área de câmeras inteligentes ou vigilância electrônica que tende a concorrer com a enorme variedade de dispositivos baseadas em hardware hoje disponíveis no mercado. O fundamento está no processamento das trajetórias de pedestres ou objetos adquiridas por meio de filmagens feitas de ambientes com tráfego. O modelo é fundamentado em um período de treinamento, onde irá aprender o perfil das trajetórias selecionando, agrupando e posteriormente, guardando-as em um banco de dados. Depois irá compará-las com trajetórias novas que vão sendo adquiridas continuamente no período de teste ou operação propriamentte dito. No período de teste, uma trajetória será classificada com usual se compatível com as trajetórias adquiridas durante o treinamento, ou não usual, caso contrário. Neste trabalho, portanto, serão apresentados algoritmos que detectam |
