Algoritmo rápido para segmentação de vídeos utilizando agrupamento de clusters

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 det...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Monma, Yumi
Other Authors: Scharcanski, Jacob
Format: Others
Language:Portuguese
Published: 2015
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10183/116648
id ndltd-IBICT-oai-lume.ufrgs.br-10183-116648
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spelling ndltd-IBICT-oai-lume.ufrgs.br-10183-1166482018-10-22T04:37:48Z Algoritmo rápido para segmentação de vídeos utilizando agrupamento de clusters Monma, Yumi Scharcanski, Jacob Processamento digital de sinais Algoritmos Processamento de imagens Digital signal processing Video segmentation Movement-based segmentation Object-based segmentation Ensemble clustering 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. 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. 2015-05-19T02:01:14Z 2014 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/10183/116648 000965595 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul instacron:UFRGS
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Algoritmos
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Object-based segmentation
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Algoritmos
Processamento de imagens
Digital signal processing
Video segmentation
Movement-based segmentation
Object-based segmentation
Ensemble clustering
Monma, Yumi
Algoritmo rápido para segmentação de vídeos utilizando agrupamento de clusters
description 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. === 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.
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