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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.367: "Segmentacao de Imagens Utilizando Combinação de Modelos de Misturas Gaussianas"

O aluno Styve Stallone da Silva irá defender seu trabalho dia 28 de fevereiro, às 10h, na Sala D224 Início: 28/02/2014 às 10:00 Término: 28/02/2014 às 12:00 Local: Sala D224

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado  Nº  1.367
 
Aluno: Styve Stallone da Silva
Orientador: Tsang Ing Ren
Co-orientador: George Darmiton da Cunha Cavalcanti
Título: Segmentacao de Imagens Utilizando Combinação de Modelos de Misturas Gaussianas
Data: 28/02/2014
Hora/Local: 10h – na Sala D224
Banca Examinadora:
Prof. Cleber zanchettin  (UFPE / CIn)
Prof. Marcilio Andre Felix Feitosa  (UPE / Escola Politécnica)
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti  (UFPE / CIn)
 
RESUMO:
 
Este trabalho apresenta-se na área de visão computacional e segmentação de imagens de campos de futebol. Apresenta um novo modelo de segmentação, utilizando um agrupamento misturas gaussianas e rede neural para segmentar campos com as mais diversas variações de iluminação do gramado. O modelo foi proposto baseado em modelos que utilizavam apenas um modelo de misturas gaussianas. Características de sistemas de cores e análises estatísticas foram estudadas afim de conseguir obter a maior qualidade na segmentação em diversos tipos de ambientes, desde ambientes controlados a ambientes ruidosos, foram realizados testes para gramados perfeitos, gramados com sombras, gramados desgastados. O estudo foi realizado tendo como base imagens de campo extraídos de jogos transmitidos pelo sistema de TV digital no formato full HD, com imagens de tamanho 1920 x 1080 pixels.
O trabalho tem como objetivo agregar valores ao conhecimento de segmentação de imagens e descrever uma técnica que faça uma correta detecção de gramado afim de ajudar softwares e aplicativos que precisam destes dados realizar seus trabalhos de forma coerente.
 
Palavras-chave: RGB, características de textura de haralick, redes neurais, backpropagation, modelo de misturas gaussianas, GMM, campos de futebol, gramado 
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