Discriminative and Robust Approaches to Looking At People

English
Sigla: 
ARDOP
Descrição: 

O entendimento automático de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresenta grande interesse pois permite que seja efetuado o monitoramento de ambientes baseado na análise da interação entre indivíduos e de seus comportamentos. Desta maneira, novas tecnologias para prevenção de acidentes e para a identificação de comportamento suspeito podem ser desenvolvidas. Gerando, portanto, benefícios e um maior bem estar para a sociedade. Para que atividades desempenhadas por humanos sejam analisadas de forma automática, tarefas como detecção, reconhecimento, rastreamento e reidentificação de pessoas e o reconhecimento de ações individuais, devem ser tratadas de forma acurada e eficiente. Tais tarefas compreendem a subárea da visão computacional denominada observação de pessoas, que trata da análise de imagens e vídeos contendo humanos. Este projeto visa à resolução de problemas relacionados à observação de pessoas focando em abordagens robustas e discriminativas de modo que a quantidade de resultados não acurados seja reduzida e problemas de mais alto nível, como reconhecimento de atividades, possam ser resolvidos, permitindo assim que, aplicações de monitoramento automático de ambientes sejam desenvolvidas.

Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) .

Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Mário Fernando Montenegro Campos - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Erickson Rangel do Nascimento - Integrante / Antônio Wilson Vieira - Integrante.

 Número de produções C, T A: 1
 

Agência: 
Programa: 
Universal 2012
Processo: 
APQ-01294-12
Início: 
2013
Término: 
2015