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https://bdm.unb.br/handle/10483/36816
Título: | Análise de modelos de saliência para vídeos 360° |
Autor(es): | Morales, Bernardo Magalhães |
Assunto: | Algoritmos de computador Imagens 3D Reconhecimento de padrões Redes neurais convolucionais (Computação) |
Data de apresentação: | 15-Jul-2019 |
Data de publicação: | 21-Nov-2023 |
Referência: | MORALES, Bernardo Magalhães. Análise de modelos de saliência para vídeos 360°. 2019. 44 f., il. Trabalho de Conclusão Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
Resumo: | O trabalho aborda o uso do algoritmo de saliência visual GBVS e a rede neural convolucional
YOLOv3 aplicados em vídeos 360°. O objetivo é analisar o desempenho de ambos
separadamente e avaliar a possibilidade do uso desses algoritmos em um modelo top-down de
atenção visual aplicado a vídeos 360°. A metodologia utilizada foi submeter um conjunto de
vídeos aos algoritmos escolhidos e equacionar o desempenho dos algoritmos a partir de mapas
de fixação utilizando a métrica AUC-JUDD. Concluímos que o desempenho desses algoritmos
é bom mesmo sem qualquer tipo de compensação. |
Abstract: | This work discusses the use of the GBVS visual saliency algorithm and the YOLOv3 an object
detection algorithm based on a convolutional neural network on 360° videos. The objective is
to analyze the performance of both algorithms separately and evaluate the possibility of using
them in a top-down model of visual attention applied to 360° videos. The methodology
consisted of applying both algorithms to a set of videos and computing their performances using
fixation maps (as ground truth) and the AUC_JUDD metric. Results show that the performance
of these two algorithms is good, even without any kind of compensation. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019. |
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Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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