IDENTIFICAÇÃO E RASTREAMENTO DE PESSOAS POR MEIO DE IMAGENS DIGITAIS CAPTURADAS A PARTIR DE CÂMERAS DE VIDEO

  • Lucas do Vale Manuel
  • Francisco Assis da Silva FIPP/UNOESTE
  • Mário Augusto Pazoti
  • Danillo Roberto Pereira
  • Leandro Luiz de Almeida
  • Almir Olivette Artero
Palavras-chave: HOG, SVM, Rastreamento de Pessoas, Espaço de Cores, Detecção de Pele.

Resumo

A utilização de visão computacional desempenha um papel importante para fins de segurança, hoje em dia é amplamente utilizada e a cada dia vem ganhando novos recursos devido ao avanço tecnológico. A grande maioria dos sistemas de segurança atuais se baseia em um monitoramento onde a análise é feita pela interpretação do usuário. Para melhorar esse processo, têm sido propostos modelos de análise e reconhecimento de características de pessoas, tais como altura, cor da pele, reconhecimento facial, dentre outros, a fim de proporcionar a busca por reconhecimentos mais eficientes. Neste trabalho são utilizados diferentes algoritmos como HOG e SVM para identificação e rastreamento de pessoas, os espaços de cores RGB, HSV e YCrCb, são combinados e utilizados para a identificação e extração de características como tipo e cor de roupa de cada pessoa, para acompanhamento ao longo do vídeo.

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Biografia do Autor

Francisco Assis da Silva, FIPP/UNOESTE
Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade do Oeste Paulista (1998), mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002) e doutorado em Ciências, programa de Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2012). Atualmente é professor titular da Universidade do Oeste Paulista.
Publicado
2016-06-17
Como Citar
do Vale Manuel, L., Silva, F. A. da, Augusto Pazoti, M., Roberto Pereira, D., Luiz de Almeida, L., & Olivette Artero, A. (2016). IDENTIFICAÇÃO E RASTREAMENTO DE PESSOAS POR MEIO DE IMAGENS DIGITAIS CAPTURADAS A PARTIR DE CÂMERAS DE VIDEO. Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 8(1), 22-34. Recuperado de http://revistas.unoeste.br/index.php/ce/article/view/1546
Seção
Artigos Originais

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