ProShot: Assistente pessoal de fotografia
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10071/18478 |
Resumo: | Neste trabalho é proposta a criação de uma aplicação Android que sugere ao utilizador como melhorar a captura da fotografia, especificamente retratos de pessoas em tempo real, tendo por base a iluminação, o tipo de plano fotográfico presente e as características específicas para cada um, tal como o enquadramento. De forma a determinar qual o tipo de plano presente, é utilizada uma rede neuronal convolucional (CNN), sendo que para tal foram efetuados testes com várias redes diferentes e feita uma comparação para determinar que arquitetura se adequa melhor ao problema. A rede final atinge uma precisão de 99%, utilizando uma técnica de "transfer learning". Estes resultados foram obtidos num conjunto de imagens recolhidas e classificadas manualmente segundo cada tipo de plano fotográfico, tendo sido usado parte deste conjunto de dados no treino das próprias redes. Para determinar o enquadramento fotográfico, é proposto um método que utiliza um algoritmo de deteção facial seguido de um algoritmo de deteção de olhos que, com base na regra dos terços dá indicações ao utilizador sobre como corrigir o enquadramento. Foram comparados vários algoritmos de deteção facial tanto ao nível da eficácia de deteção como do tempo de processamento, onde a solução final assegura o equilíbrio entre os dois atingindo uma taxa de deteção de 91%. Foi também analisada a posição dos olhos num conjunto de imagens consideradas como tendo um bom enquadramento, as quais serviram para determinar um valor de tolerância que serviu como complemento para a regra dos terços. |
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Neste trabalho é proposta a criação de uma aplicação Android que sugere ao utilizador como melhorar a captura da fotografia, especificamente retratos de pessoas em tempo real, tendo por base a iluminação, o tipo de plano fotográfico presente e as características específicas para cada um, tal como o enquadramento. De forma a determinar qual o tipo de plano presente, é utilizada uma rede neuronal convolucional (CNN), sendo que para tal foram efetuados testes com várias redes diferentes e feita uma comparação para determinar que arquitetura se adequa melhor ao problema. A rede final atinge uma precisão de 99%, utilizando uma técnica de "transfer learning". Estes resultados foram obtidos num conjunto de imagens recolhidas e classificadas manualmente segundo cada tipo de plano fotográfico, tendo sido usado parte deste conjunto de dados no treino das próprias redes. Para determinar o enquadramento fotográfico, é proposto um método que utiliza um algoritmo de deteção facial seguido de um algoritmo de deteção de olhos que, com base na regra dos terços dá indicações ao utilizador sobre como corrigir o enquadramento. Foram comparados vários algoritmos de deteção facial tanto ao nível da eficácia de deteção como do tempo de processamento, onde a solução final assegura o equilíbrio entre os dois atingindo uma taxa de deteção de 91%. Foi também analisada a posição dos olhos num conjunto de imagens consideradas como tendo um bom enquadramento, as quais serviram para determinar um valor de tolerância que serviu como complemento para a regra dos terços. |
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