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https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5147| Tipo do documento: | Dissertação |
| Título: | Detecção de esqueletos 2D baseada em imagens |
| Autor: | Souto Júnior, Humberto Dumont  |
| Primeiro orientador: | Musse, Soraia Raupp |
| Resumo: | Existem diversas situações em que a detecção de postura de uma pessoa em fotografias desempenhaum papel importante, tais como: sistemas de segurança, medição de desempenho atlético,aplicações em sistemas de realidade virtual, dentre outras. Além disso, saber a posição dos membrosde uma pessoa em uma fotografia pode revelar inclusive muito sobre o contexto que a fotografiafoi tirada. Podendo revelar, por exemplo, se a cena trata-se de uma festa e se a pessoa está feliz.Esta dissertação apresenta um conjunto de métodos que, quando utilizados juntamente, realizam atarefa de estimar a postura de uma pessoa a partir de uma única imagem, sem que haja intervençãoexterna de um usuário e sem que se tenha qualquer conhecimento prévio sobre a fotografia (taiscomo posição do fotógrafo em relação à pessoa, textura de roupa ou se há membros oclusos) |
| Palavras-chave: | INFORMÁTICA REDES NEURAIS (COMPUTAÇÃO) VISÃO POR COMPUTADOR PERCEPÇÃO VISUAL (COMPUTAÇÃO) PROCESSAMENTO DE IMAGENS ESQUELETO |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | BR |
| Instituição: | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul |
| Sigla da instituição: | PUCRS |
| Departamento: | Faculdade de Informáca |
| Programa: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Citação: | SOUTO JÚNIOR, Humberto Dumont. Detecção de esqueletos 2D baseada em imagens. 2011. 73 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2011. |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5147 |
| Data de defesa: | 23-Mar-2011 |
| Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 434222.pdf | Texto Completo | 13,88 MB | Adobe PDF |  Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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