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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 | |
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434222.pdf | Texto Completo | 13,88 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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