Fusão de características na re-identificação de pessoas.
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Date
2018
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Abstract
Re-Identi cação de pessoas é um problema de correspondência entre identidades capturadas
por câmeras de vigilância não sobrepostas.
Essa correspondência, também conhecida como rastreamento multi-câmeras é
uma tarefa da área de visão computacional. Tem grande foco por se tratar, principalmente,
de demandas nas esferas de segurança pública e/ou pessoal. Esse foco se dá
em vista das possíveis incapacidades humanas na realização de tarefas repetitivas por
um tempo prolongado, por exemplo. Intenciona-se com essa abordagem suavizar, quão
possível, os custos inerentes ao processo computacional tradicional.
A abordagem proposta é fracionada em duas partes: aprendizado de um espaço
métrico de baixa dimensionalidade (denominado fase inicial) e reorganização de rank de
amostras a partir de uma classi cação binária ponderada, a m de reduzir a incompatibilidade
entre várias câmeras. Usa-se handcrafted image descriptors como ferramentas.
Adicionalmente, emprega-se na abordagem proposta, um modelo de aprendizado
métrico discriminante para representar features em uma nova dimensão; aprendizado
métrico de similaridade em larga escala e distância métrica para construção dos ranks
primários entre amostras de teste e imagens da galeria. Em todo o trabalho as imagens
amostrais foram divididas a partir da imagem original em secções, a m de aumentar a
discriminação entre as amostras.
Description
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Processamento de imagens, Inteligência artificial, Aprendizado do computador
Citation
SALES, Anderson Luís Cavalcanti. Fusão de características na re-identificação de pessoas. 2018. 52 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.