@PHDTHESIS{ 2012:1415741211,
 	title = {Segmentação de pessoas em imagens estáticas baseada em esqueleto},
 	year = {2012},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5179",
 	abstract = "A segmentação (automática ou semi-automática) de pessoas em imagens estáticas é uma tarefa bastante desafiadora, principalmente devido a diversos fatores do mundo real, como por exemplo, fatores relacionados à iluminação da cena onde a imagem foi capturada, sombras, ruídos na imagem, oclusão, alta similaridade do objeto de interesse com o fundo da cena e a falta de informação inerente de profundidade quando uma cena é capturada em uma imagem 2D. Nessa tese é apresentado um modelo para segmentação de pessoas em imagens baseado em esqueleto. Os dados de entrada para o modelo proposto, associados ao modelo de esqueleto, podem ser obtidos de forma automática (utilizando um algoritmo para estimativa de pose 2D de pessoas em imagens, por exemplo) ou manual (através de interação com usuário), dependendo da aplicação em questão. O modelo de esqueleto guia a segmentação da pessoa na imagem levando em consideração informações de cor, luminosidade, restrições de ângulos e parâmetros antropométricos. De uma forma geral, a idéia principal da abordagem proposta é construir um grafo ao redor do modelo de esqueleto, para uma determinada imagem de entrada, e buscar o melhor caminho nesse grafo que satisfaça uma determinada condição (por exemplo, aquela que maximiza certo critério de energia), gerando assim o contorno da pessoa na imagem.Também está sendo proposta nessa tese uma abordagem para avaliar quantitativamente os resultados experimentais obtidos, a partir de informações fornecidas através de interação com usuário. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto gera resultados satisfatórios para imagens não triviais, contendo pessoas com aparências e poses variadas (podendo haver membros parcialmente ocultos), em diversos ambientes complexos (e não controlados), com diferentes iluminações e qualidade de imagem, entre outros fatores. Os resultados obtidos com a utilização do modelo proposto também foram comparados com os obtidos por um trabalho considerado estado-daarte e os experimentos indicam que o nosso modelo gera resultados mais coerentes para o contorno da pessoa, enquanto que os contornos obtidos pelo trabalho em questão apresentam formas mais suaves.O modelo de segmentação proposto é capaz de gerar um contorno fechado (para cada pessoa na imagem) contendo informação semântica, ou seja, cada ponto do contorno resultante está associado a uma determinada parte do corpo, que pode ser utilizada para diversos fins (por exemplo, construção de humanos virtuais com características extraídas da imagem, métodos para estimativa de roupas em imagens, estimativa da forma humana sobre as roupas, entre outros).",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informáca}
}