| Título: | Re-Identicação de pessoas em diferentes domínios a partir de imagens de CCTV |
| Autor(es): | Pereira, Tiago de Carvalho Gallo |
| Orientador(es): | Campos, Teófilo Emídio de |
| Assunto: | Visão por computador
Inteligência artificial
Aprendizado do computador
Identificação de pessoas |
| Data de apresentação: | 5-Jul-2019 |
| Data de publicação: | 21-Jul-2020 |
| Referência: | PEREIRA, Tiago de Carvalho Gallo. Re-Identicação de pessoas em diferentes domínios a partir de imagens de CCTV. 2019. vii, 64 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | No universo da visão computacional, a re-identificação de pessoas em diferentes vistas é um desafio ainda não dominado. Cada vista pode apresentar diferentes características variáveis nas imagens das pessoas, seja angulação, iluminação, foco, distorções, roupas. Pode-se denominar esse conjunto de variáveis como um domínio. A re-identificação de pessoas em diferentes domínios é um problema de grande complexidade. Uma solução clássica para re-identificar pessoas em diferentes vistas seria utilizar biometria facial, no entanto há várias restrições para o funcionamento dessa solução. Por exemplo, a câmera precisa estar focada no rosto da pessoa (frontal e na altura do rosto) e há dependência da resolução no rosto da pessoa. O objetivo do presente trabalho é estudar uma solução para o desafio de re-identificação de pessoas em diferentes domínios, que utilize todo o escopo de dados disponível na imagem da pessoa. Para isso, analisou-se as técnicas existentes para re-identificação de pessoas, validarou-se essas técnicas em bases de dados públicas e foi proposta uma nova técnica. |
| Abstract: | In computer vision, person re-identification with different camera views still is an open challenge. Changes in camera locations cause severe changes in the appearance of people due to changes in camera angle, light, focus, distortions and people's clothes. We name this group of variables as a domain. The task of re-identifying people across these different domains is a formidable problem. A classical approach to re-identifying people in different domains would be by using face biometrics, however there the approach has some limitations. For instance, the camera needs to focus on the person face and it should preferrably be at the face's height and acquire a frontal view. A large enough resolution is also required in the region of the face. This work's objective is to study a solution for the problem of person re-identification across different domains by using the entire data available in the person's image. To accomplish it, we analyze the existing techniques for person re-identification, validate those techniques on public databases and propose a novel technique. |
| Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2019. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia Mecatrônica
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