Engenharia Elétrica
URI permanente desta comunidadehttps://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/21
Navegar
3 resultados
Resultados da Pesquisa
- Avaliação de movimentos na patinação artística com identificação e interpretação de resultados automáticas(2019) Bittar, L. M. V. R.A patinação artística é um esporte que apresenta forte combinação de elementos técnicos e artísticos. Seu sistema de avaliação envolve critérios objetivos, como o julgamento da execução de elementos técnicos, e subjetivos, como interpretação, composição e performance. O objetivo deste trabalho é apresentar uma proposta para identificação e avaliação automática de performances da patinação artística, inicialmente baseada nos critérios objetivos de julgamento do domínio, realizada por modelos artificiais. São utilizadas diversas técnicas de visão computacional, redes neurais artificiais e algoritmos classificadores para aprendizado supervisionado de máquina. Imagens são obtidas através de vídeos de competições oficiais de patinação artística, de forma a descrever em quadros a execução completa de elementos técnicos apresentados; a técnica de segmentação de imagens graph-cut interativo é aplicada nos quadros obtidos, de forma a separar o atleta do plano de fundo; imagens quadro-a-quadro são montadas para a criação de um conjunto de dados composto por 90 imagens com execução quadro-a-quadro de dois diferentes elementos técnicos (Triple Axel e Quad Toe); redes neurais profundas pré-treinadas (ResNet e Xception) são utilizadas para a extração de atributos de alto e baixo nível das imagens; por fim, modelos classificadores são treinados de forma supervisionada com os atributos previamente extraídos, possibilitando a identificação do elemento técnico apresentado e a avaliação obtida (pontuação acima ou abaixo do valor base do elemento). Através da combinação dessas técnicas e da avaliação de diferentes abordagens do problema, os modelos avaliados se mostraram capazes de identificar o elemento sendo realizado e avaliar a qualidade de execução dos elementos em relação aos seus valores base. Esta proposta visa contribuir para a ainda pouco explorada área de avaliação da qualidade de ações, atuando também como base e incentivo para desenvolvimento de futuros trabalhos que visem a aplicação de tecnologia para assistência de atletas, técnicos e jurados do esporte
Dissertação Correspondência entre regiões de imagens por meio do algoritmo iterative closet point (ICP)(2015) Guimarães, A. A. R.Na literatura atual sobre correspondência de pontos podem-se destacar três algoritmos principais: ASIFT, SIFT e SURF, que procuram pontos correspondentes entre imagens através de descritores locais, fazendo a correspondência de pontos entre imagens semelhantes em várias cenas. No entanto, quando a correspondência entre a imagem de referência e a imagem a ser correspondida possui uma variação de latitude e longitude expressiva, esses algoritmos perdem em precisão e revocação. Diante disso, esta dissertação apresenta um algoritmo capaz de realizar a correspondência entre regiões das imagens, onde tem-se variações de latitude e longitude expressivas, em diferentes cenas e pontos de vista. O algoritmo desenvolvido neste trabalho foi chamado de Método de Correspondência utilizando o ICP (MCICP). Para a produção das regiões relevantes da imagem, foi utilizado um algoritmo de segmentação em grafo, que produz regiões que se aproximam dos objetos em estudo. Para a correspondência das regiões produzidas, utilizou-se o algoritmo Iterative Closest Point (ICP) como comparador dessas regiões, produzindo assim, a correspondência entre imagens. Foram criados três cenários para testes, no primeiro cenário utilizamos somente objetos volumétricos, no segundo cenário somente objetos planos e no terceiro uma combinação entre eles. O sensor Kinect foi utilizado para a obtenção do mapa de profundidade de cada imagem. Os resultados obtidos comprovam que o nosso modelo conseguiu fazer a correspondência entre regiões. Nesta dissertação, comprovou-se que o ICP pode ser utilizado na correspondência de regiões, em que a métrica de comparação é o erro produzido pelas nuvens.- Segmentação de imagens coloridas utilizando algoritmos bioinspirados(2017) Conforto, Victor HenriqueSegmentação de imagens é uma das áreas mais antigas de visão computacional, com muitos problemas bem definidos e várias soluções propostas bem aceitas. No entanto ainda há muito trabalho a ser feito, sobretudo em segmentação de imagens coloridas, devido à demanda por mais aplicações. Recentemente, duas novas tecnologias têm se destacado na área. O estudo de análise de imagens sob o ponto de vista da estatística não-extensiva e a utilização de algoritmos bio-inspirados para lidar com problemas que demandam multi-limiarização, geralmente computacionalmente inviáveis quando o espaço de busca é histogrâmico. Assim, a proposta desta dissertação é o estudo de um novo método baseado em enxame de partículas, recentemente proposto na literatura e chamado de Firefly, juntamente com Kernel entrópico não extensivo para a multilimiarização de imagens espectrais. Os resultados obtidos mostram que o metodo proposto utilizando o algoritmo firefly segmentando a imagem baseado apenas na dimensão H de HSV obteve o melhor resultado dentre os experimentos realizados. Este trabalho aborda ainda a comparação entre o uso de diferentes espaços de cores, parâmetros e filtros para a segmentação de imagens coloridas.