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Title: Filtro de partículas hibridizado com métodos da computação natural para detecção e rastreamento.
metadata.dc.creator: LIMA, L. M.
Keywords: Detecção;Rastreamento;Filtro de partículas;Evolução Difer
Issue Date: 25-Aug-2011
Publisher: Universidade Federal do Espírito Santo
Citation: LIMA, L. M., Filtro de partículas hibridizado com métodos da computação natural para detecção e rastreamento.
Abstract: Detecção e rastreamento de objetos em sequências de imagens aparece atualmente em várias situações do nosso cotidiano e se destaca pela sua importância em várias áreas como, por exemplo, na área de segurança (monitoramento de objetos ou indivíduos), dentre outros. Um dos métodos comumente utilizado é o Filtro de Partículas (FP), o principal problema do FP é a degeneração, que pode implicar em um rastreamento pior. Nesta dissertação, serão apresentados dois método híbridos baseado no Filtro de Partículas. A hibridização ocorre através da combinação do Filtro de Partículas com um método da computação natural: i) Otimização através de Enxame de Partículas; e ii) Evolução Diferencial. Os métodos propostos foram aplicados para dois estudos de caso: i) para rastreamento de trajetória de um sistema não linear caminhão-reboque, e ii) para detectar e rastrear a face de uma pessoa em uma sequência de imagens. Os resultados obtidos em termos de qualidade de rastreamento indicam um melhor desempenho dos algoritmos hibridizados quando comparados com o Filtro de Partículas padrão.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4241
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