Navegando por Autor "Medeiros, Petrúcio Ricardo Tavares de"
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Tese Detecção de estímulo visual usando múltiplas fóveas(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2020-10-30) Medeiros, Petrúcio Ricardo Tavares de; Gomes, Rafael Beserra; Gonçalves, Luiz Marcos Garcia; ; http://lattes.cnpq.br/1562357566810393; ; http://lattes.cnpq.br/5849107545126304; ; http://lattes.cnpq.br/0470168287417678; Carvalho, Bruno Motta de; ; http://lattes.cnpq.br/0330924133337698; Clua, Esteban Walter Gonzalez; ; http://lattes.cnpq.br/4791589931798048; Alsina, Pablo Javier; ; http://lattes.cnpq.br/3653597363789712; César Júnior, Roberto Marcondes; ; http://lattes.cnpq.br/2240951178648368A técnica de multifoveamento permite adicionar vários focos na imagem, os quais podem ser explorados como pontos de atenção visual em contextos de detecção, identificação e/ou reconhecimento de objetos. Entretanto, a utilização da técnica de multifoveamento exige o conhecimento da posição dos estímulos visuais. Neste trabalho propomos uma nova abordagem de detectação dos estímulos visuais fazendo uso da estrutura das múltiplas fóveas. Para isso, utilizamos estratégias matemáticas adaptadas ao contexto de visão computacional, que levam em consideração a distribuição das fóveas para estimar a localização dos estímulos visuais na imagem. As estratégias matemáticas adotadas foram a descida do gradiente (campo de potencial), máximo verossimilhança, multilateração, trilateração e coordenadas baricêntricas. Os resultados mostram que os algoritmos convergem para a posição do estímulo visual, com excessão do algoritmo de interseção de potenciais locais devido a sensibilidade aos mínimos locais. Além disso, os algoritmos que utilizam campo de potencial exigem mais tempo de processamento e recursos computacionais em comparação com as outras estratégias. Contudo, é possível afirmar que três fóveas são suficientes para estimar a posição de um estímulo visual na imagem fazendo uso dos algoritmos de trilateração e coordenadas baricêntricas. Concluímos que o multifoveamento associado às estratégias matemáticas pode ser aplicado na detecção visual e apresenta convergência com no mínimo três fóveas.Dissertação Multifoveamento em multirresolução com fóveas móveis(2016-07-20) Medeiros, Petrúcio Ricardo Tavares de; Gomes, Rafael Beserra; Gonçalves, Luiz Marcos Garcia; ; http://lattes.cnpq.br/1562357566810393; ; http://lattes.cnpq.br/5849107545126304; ; http://lattes.cnpq.br/0470168287417678; Souza, Anderson Abner de Santana; ; http://lattes.cnpq.br/2563070123322776; Carvalho, Bruno Motta de; ; http://lattes.cnpq.br/0330924133337698; Oliveira, Roberto Teodoro Gurgel de; ; http://lattes.cnpq.br/1630345401925661O foveamento é uma técnica de visão computacional capaz de promover a redução da informação visual através de uma transformação da imagem, em domínio espacial, para o domínio de multirresolução. Entretanto, esta técnica se limita a uma única fóvea com mobilidade dependente do contexto. Neste trabalho são propostas a definição e a construção de um modelo multifoveado denominado MMMF (multifoveamento em multirresolução com fóveas móveis) baseado em um modelo anterior denominado MMF (multirresolução com fóvea móvel). Em um contexto de múltiplas fóveas, a aplicação de várias estruturas MMF, uma para cada fóvea, resulta em um considerável aumento de processamento, uma vez que há interseções entre regiões de estruturas distintas, as quais são processadas múltiplas vezes. Dadas as estruturas de fóveas MMF, propomos um algoritmo para obter regiões disjuntas que devem ser processadas, evitando regiões redundantes e, portanto, reduzindo o tempo de processamento. Experimentos são propostos para validar o modelo e verificar a sua aplicabilidade no contexto de visão computacional. Resultados demonstram o ganho em termos de tempo de processamento do modelo proposto em relação ao uso de múltiplas fóveas do modelo MMF.