RASTREAMENTO DE OBJETO EM IMAGENS DE VÍDEO

Aluno de Iniciação Científica: Rafael Henrique Tibães (PIBIC/CNPq)
Curso: Ciência da Computação - Bacharelado
Orientador: Olga Regina Pereira Bellon
Co-Orientador: Luciano Silva
Colaborador: Maurício Pamplona Segundo
Departamento: Informática
Setor: Ciências Exatas
Palavras-chave: Fluxo Óptico , Rastreamento 3D , Processamento Paralelo
Área de Conhecimento: 10303057 - PROCESSAMENTO GRÁFICO (GRAPHICS)

No campo de pesquisa da Visão Computacional existe o estudo de Rastreamento de Objeto, o qual compreende as etapas de detecção de movimento e o rastreamento de seu agente causador em um ambiente controlado ou não. A abordagem adotada para o rastreamento calcula a estimativa do movimento por fluxo óptico.  Por movimento, entende-se a geração de um vetor representando a direção do deslocamento ocorrido entre dois quadros de imagem consecutivos em uma dada região de interesse. Com métodos clássicos de fluxo óptico, como os métodos de Lukas-Kanade e de Horn-Schunk, obtém-se bons resultados em imagens 2D, porém poucos trabalhos buscam a aplicação e adaptação destes métodos em imagens 3D (imagens de profundidade - range images). O objetivo deste trabalho é o estudo de uma solução robusta para segmentação e rastreamento de indivíduos em imagens 3D, para ser aplicado em um sistema de reconhecimento biométrico. Para a aquisição das imagens foi adotado o dispositivo Kinect, da Microsoft, capaz de capturar imagens 3D. Esta alternativa permite resolver de maneira eficiente problemas inerentes das imagens 2D, como a variação de iluminação. Atualmente, os métodos buscam também soluções com grande potencial de paralelismo, de modo a obter melhor desempenho, necessário para aplicações em tempo real. Portanto, foi adotado o uso de processamento paralelo em placas gráficas com a API OpenCL, uma vez que esta é capaz de operar sobre plataformas de diferentes fabricantes ou mesmo sobre plataformas variadas, tanto em GPU quanto em CPU. No momento, o trabalho encontra-se em processo de validação do uso de métodos de fluxo óptico 2D adaptado para imagens 3D. Como trabalhos futuros pretende-se otimizar a abordagem desenvolvida para uso de processamento em GPU e aplicá-la em cenários do dia-a-dia. Por fim, os resultados obtidos serão validados em bases de vídeos ou mesmo no âmbito da Universidade Federal do Paraná (UFPR) e Grupo IMAGO de Pesquisa (www.imago.ufpr.br).

 

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