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Defesa de Tese de Doutorado Nº 341: "Reconhecimento de Instâncias Guiado por Algoritmos de Atenção Visual"

O aluno Rafael Galvão de Mesquita vai apresentar seu trabalho no dia 24 de fevereiro, às 9h, no Anfiteatro Início: 24/02/2017 às 09:00 Término: 24/02/2017 às 00:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 341

Aluno: Rafael Galvão de Mesquita
Orientador: Prof. Carlos Alexandre Barros de Mello
Título: Reconhecimento de Instâncias Guiado por Algoritmos de Atenção Visual
Data: 24/02/2017
Hora/Local: 9h – Centro de Informática -  Anfiteatro

Banca Examinadora:
Prof. Judith Kelner (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Veronica Teichrieb (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Tsang Ing Ren (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Mylène Christine Queiroz de Farias (UNB / Departamento de Engenharia Elétrica)
Prof. Wellington Pinheiro dos Santos (UFPE / Departamento de Engenharia Biomédica)

RESUMO:

Atenção visual pode ser entendida como o processo pelo qual o cérebro humano prioriza e
controla o processamento de estímulos visuais e é, dentre outras características do sistema visual, responsável pela forma rápida com que seres humanos conseguem interagir com o meio ambiente, mesmo considerando uma grande quantidade de informações a ser processada. A atenção visual pode ser direcionada pelo mecanismo bottom-up, em que estímulos de baixo nível da cena, como cor, guiam o foco atentivo para aquelas regiões mais salientes, ou seja, que se distinguam da sua vizinhança ou do restante da cena; ou pelo mecanismo top-down, em que fatores cognitivos, como expectativas do indivíduo ou o objetivo de concluir certa tarefa, definem a região de atenção.

Esta Tese investiga o uso de algoritmos de atenção visual para guiar (e acelerar) a busca por objetos em imagens digitais. Inspirado no funcionamento do mecanismo bottom-up, um algoritmo de detecção de saliências baseado na estimativa do background da cena combinado com o resultado de um operador Laplaciano, denominado de BLS (Background Laplacian Saliency), é proposto.
Além disso, uma modificação no detector/descritor de características locais SURF (Speeded-Up
Robust Features), denominado de patch-based SURF, é desenvolvida para que o reconhecimento ocorra iterativamente em certos locais em foco da cena, ao invés de executar o modo clássico de reconhecimento (busca clássica), em que toda a cena é analisada de uma só vez. O modo de busca em que o patch-based SURF é aplicado e a ordem das regiões analisadas da imagem é definida por um algoritmo de detecção de saliência é referenciado como Busca Guiada por Mapa de Saliência (BGMS). O BLS e outros nove algoritmos de detecção de saliências são experimentados na BGMS. Resultados indicam, em média, uma redução para (i) 73% do tempo de processamento da busca clássica apenas pela aplicação do patch-based SURF em uma busca aleatória, (ii) e para 53% desse tempo quando a busca é guiada pelo BLS, nas situações em que o objeto buscado está presente na imagem. Utilizando outros algoritmos de detecção de saliências do estado da arte, entre 55% e 133% do tempo da busca clássica são necessários para o reconhecimento. Além disso, inspirado pelo mecanismo top-down, é proposta a Busca Guiada por Características do Objeto (BGCO) por meio da priorização de descritores extraídos da cena em função da distância Hamming para os descritores de um determinado objeto alvo. A BGCO utiliza filtros de Bloom para representar vetores de características similares aos descritores do objeto buscado e possui complexidade de espaço e tempo constantes em relação ao número de elementos na base de descritores do alvo. Experimentos demonstram uma redução do tempo de processamento para 80% do tempo necessário quando a busca clássica é executada, nas situações em que o objeto buscado encontra-se na imagem. Concluindo, a partir da integração entre a BGMS e a BGCO (BGMS+BGCO) é possível reduzir o tempo de execução da busca para 44% do tempo da busca clássica, nas situações de presença do objeto buscado.

Palavras-chave: Busca visual, detecção de saliência, atenção visual, reconhecimento de objetos,
detecção e descrição de características locais, matching
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