Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10284/2518
Título: Detecção e seguimento automáticos de faces humanas em vídeos capturados em ambientes não controlados
Autor: Pinho, Miguel Coelho de
Orientador: Ribeiro, Nuno Magalhães
Gouveia, Feliz Ribeiro
Data de Defesa: 2010
Editora: [s.n.]
Resumo: O trabalho apresentado nesta dissertação desenvolve um caso de estudo sobre detecção e seguimento automático de faces humanas concretizado em duas aplicações distintas: uma aplicação que actua em tempo real sobre vídeo proveniente de câmaras de vigilância e outra aplicação que actua sobre ficheiros de vídeo previamente recolhidos e armazenados em disco. Este trabalho incide em situações e locais que possuem câmaras de videovigilância designados por ambientes não controlados. Esta dissertação inicia-se com uma revisão das técnicas utilizadas para a detecção facial. Em seguida faz-se a definição dos requisitos das aplicações e a descrição do problema. A seguir faz-se a descrição detalhada do desenvolvimento das duas aplicações, justifica-se a escolha do sistema de reconhecimento humano e a estrutura de armazenamento dos dados adquiridos durante as detecções. Detalha-se ainda a implementação das aplicações e o respectivo funcionamento, incluindo as detecções, o armazenamento e a determinação das orientações das faces humanas detectadas, bem como as várias funcionalidades que integram as aplicações. Faz-se igualmente a avaliação das aplicações, verificando os seus desempenhos ao longo do processamento e a precisão dos respectivos resultados de reconhecimento: a verificação da acuidade dos resultados relativos aos trajectos de uma pessoa e das respectivas orientações ajuda a obter informações reais e concretas que podem posteriormente ser utilizadas de forma a trazer benefícios para os utilizadores das aplicações. A conclusão identifica claramente as utilidades de ambas as aplicações, destacando os pontos fortes e as respectivas limitações. Aponta-se ainda um conjunto de melhorias que, no futuro, podem ser introduzidas de modo a aumentar o desempenho das aplicações. The work presented in this dissertation develops a case study about an automatic human face detection and tracking of two distinct applications: an application that acts through video surveillance cameras in real time and an application for the videos saved in previous collections of reality. This case study explores the various locals that have video surveillance cameras designed for uncontrolled environments. It begins by presenting the techniques used for facial detection and a few definitions and a description of the development applications used on the creation of these case study applications. Forward, it is then made a definition of the applications requirements and a description of the problems to be resolved. Then it describes the most important steps in the development of the two applications, the choice of human recognition system and the structure to store the data acquired in the detections. Regarding the applications implementation, they present various phases and is described theirs functionalities in detail. This description includes detections, storage and the determination of the face orientations and also the various functions in the applications. A significant aspect of this work is also an opportunity to evaluate the applications, analyzing their performance throughout the process and the accuracy of the results. The verification the authenticity of the results about the movements of a person and orientations helps to give real information that can be used in ways that brings benefits to the users of these applications. Finally is made the conclusion about the utility of both applications, which identifies its strengths and limitations. At this phase, is described the possible improvements that can be done to improve the application in the future.
Descrição: Dissertação apresentada à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática, ramo de Sistemas de Informação e Multimédia
URI: http://hdl.handle.net/10284/2518
Aparece nas colecções:FCT (DCEA) - Dissertações de Mestrado

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