| Summary: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2013. === Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2013-09-13T13:33:56Z
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2013_DiegoAntonioLegardaCordoba.pdf: 39409706 bytes, checksum: 72b54c49ae43f3b93d39b94a83bce0bb (MD5) === Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-09-13T15:09:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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2013_DiegoAntonioLegardaCordoba.pdf: 39409706 bytes, checksum: 72b54c49ae43f3b93d39b94a83bce0bb (MD5) === O rastreamento mediante visão computacional constitui um campo de amplo pesquisa tendo
em conta todas as aplicações possíveis. Para conseguir um bom desempenho do sistemas de
rastreamento, propõem-se algoritmos estocásticos que lidam com problemas do ruido no sistema e na adquisição das observações do entorno. Dentre os métodos estocásticos encontrase o filtro de partículas. Este filtro tem bom desempenho lidando com não-gaussianos, nãolineares,
e multi-módulo problemas; quando os objetos rastreados não apresentam oclusões.
Neste trabalho propõe-se um filtro de partículas com comportamento inercial que permita obter um comportamento robusto do rastreamento nos casos quando uma oclusão ocorrer mantendo o comportamento dinâmico do objeto, ação alcançada com a estimação da variação da posição ao longo dos frames anteriores à oclusão. Além de tratar as oclusões, o método exibe um ótimo desempenho em sequências com mudanças de iluminação, modificações bruscas de trajetória, com fundo variável e aqueles na qual existem mais de um alvo a rastrear. Os resultados obtidos demostram que o método de rastreamento consegue um melhor desenvolvimento que o filtro padrão nas situações que precisam de um modelo do
movimento do objeto a ser rastreado como são as sequências descritas.
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