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Algoritmo rápido para segmentação de vídeos utilizando agrupamento de clusters

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Algoritmo rápido para segmentação de vídeos utilizando agrupamento de clusters

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Título Algoritmo rápido para segmentação de vídeos utilizando agrupamento de clusters
Autor Monma, Yumi
Orientador Scharcanski, Jacob
Data 2014
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
Assunto Algoritmos
Processamento de imagens
Processamento digital de sinais
[en] Digital signal processing
[en] Ensemble clustering
[en] Movement-based segmentation
[en] Object-based segmentation
[en] Video segmentation
Resumo Este trabalho propõe um algoritmo rápido para segmentação de partes móveis em vídeo, tendo como base a detecção de volumes fechados no espaço tridimensional. O vídeo de entrada é pré-processado com um algoritmo de detecção de bordas baseado em linhas de nível para produzir os objetos. Os objetos detectados são agrupados utilizando uma combinação dos métodos de mean shift clustering e meta-agrupamento. Para diminuir o tempo de computação, somente alguns objetos e quadros são utilizados no agrupamento. Uma vez que a forma de detecção garante que os objetos persistem com o mesmo rótulo em múltiplos quadros, a seleção de quadros impacta pouco no resultado final. Dependendo da aplicação desejada os grupos podem ser refinados em uma etapa de pós-processamento.
Abstract This work presents a very fast algorithm to segmentation of moving parts in a video, based on detection of surfaces of the scene with closed contours. The input video is preprocessed with an edge detection algorithm based on level lines to produce the objects. The detected objects are clustered using a combination of mean shift clustering and ensemble clustering. In order decrease even more the computation time required, two methods can be used combined: object filtering by size and selecting only a few frames of the video. Since the detected objects are coherent in time, frame skipping does not affect the final result. Depending on the application the detected clusters can be refined using post processing steps.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/116648
Arquivos Descrição Formato
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