Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/843
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorCAMPOS, Pedro Senna de-
dc.date.issued2017-06-
dc.identifier.citationCAMPOS, Pedro Senna de. Combinação de rastreadores utilizando filtro de Kalman. 2017. 78 f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Tecnologia da Computação) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/843-
dc.description.abstractO rastreamento visual de objetos é parte vital em sistemas que realizam a percepção visual do ambiente, sendo fundamental para que as máquinas sejam capazes de ver, entender e reagir ao ambiente. O seu principal objetivo e determinar a localização de objetos de interesse em cada quadro de um vídeo de forma precisa e robusta, permitindo que aplicações de alto nível utilizem este conhecimento em suas operações. Neste trabalho é apresentado um método de rastreamento de objetos baseado em combinações de rastreadores chamado KFebT. Este método é capaz de fundir o resultado de diversos métodos de rastreamento ou métodos especialistas utilizando um filtro de Kalman. O método de fusão proposto é simples e não precisa de treinamento prévio, necessitando apenas do resultado dos rastreadores e de uma medida de confiança nesses resultados. Foram realizados testes na base de dados do Visual Object Tracking Challenge (VOT) 2015. O KFebT foi testado com combinações de dois ou três métodos de rastreamento e os resultados demonstram uma clara melhoria nos resultados comparando com o dos rastreadores utilizados em sua composição.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.titleCombinação de rastreadores utilizando filtro de Kalman.pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.placeItajubápt_BR
dc.pages78 p.pt_BR
dc.keywords.portugueseRastreamento visual de objetospt_BR
dc.keywords.portugueseCombinação de rastreadorespt_BR
dc.keywords.portugueseFiltro de Kalmanpt_BR
dc.keywords.englishVisual object trackingpt_BR
dc.keywords.englishTrackers ensemblept_BR
dc.keywords.englishKalman Filterpt_BR
dc.orientador.principalBASTOS, Guilherme Sousa-
dc.orientador.coorientadorDRUMOND, Isabela Neves-
dc.place.presentationUniversidade Federal de Itajubápt_BR
dc.pg.programaCiência e Tecnologia da Computaçãopt_BR
dc.pg.areaMatemática da Computaçãopt_BR
dc.date.available2017-07-12T17:47:24Z-
dc.date.accessioned2017-07-12T17:47:24Z-
dc.publisher.departmentIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação-
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação-
Aparece nas coleções:Dissertações

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
dissertacao_campos3_2017.pdf15,47 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.