Segmentação de movimento por fluxo ótico

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Kuiaski, José Rosa
• Orientador(a): Vieira Neto, Hugo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• Palavras-chave em Português: Percepção visual do movimento; Processos percepto-motores - Testes; Movimento; Algorítmos; Simulação (Computadores); Motion perception (Vision); Perceptual-motor processes - Testing; Motion; Algorithms; Computer simulation
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/513

A percepção de movimento é uma característica essencial à sobrevivência de diversas espécies. Na natureza, é através do movimento que uma presa percebe a chegada de um predador e decide em que direção deve fugir, bem como o predador detecta a presença de uma presa e decide para onde atacar. O Sistema Visual Humano é mais sensível a movimento do que a imagens estáticas, sendo capaz de separar as informações de movimento originadas pela movimentação própria das informações de movimento de objetos animados no ambiente. A Teoria Ecológica de Gibson (1979) provê uma base para o entendimento de como esse processo de percepção ocorre e estende-se com o conceito do que chamamos de campo vetorial de Fluxo Ótico, através do qual se representa computacionalmente o movimento. O objetivo principal deste trabalho é procurar reproduzir computacionalmente esse comportamento, para possíveis aplicações em navegação autônoma e processamento de vídeo com movimentação desconhecida. Para isso, vale-se das técnicas de estimação de Fluxo Ótico presentes na literatura, tais como as propostas por Lucas e Kanade (1981) e Farneback (1994). Em primeiro momento, avalia-se a possibilidade de utilização de uma técnica estatística de separação cega de fontes, a chamada Análise de Componentes Independentes, tomando como base o trabalho de Bell e Sejnowski (1997), na qual se mostra que tal análise aplicada em imagens fornece filtros de bordas. Depois, avalia-se a utilização do Foco de Expansão para movimentos translacionais. Resultados experimentais demonstram uma maior viabilidade da abordagem por Foco de Expansão.