Metodologia para extração de conteúdo de monitores e TVs
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM |
Texto Completo: | http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5514 |
Resumo: | Neste trabalho, apresentamos uma metodologia de extração de conteúdo de TVs e monitores que utiliza um modelo baseado no campo aleatório de Markov (MRF). Duas contribuições foram feitas. Na primeira contribuição, modificamos um método de detecção de objetos quadrangulares em imagens coloridas. Isto é feito adaptando as técnicas de detecção de borda e de retângulos para a detecção e seleção de um único objeto retangular com características de uma tela de TV ou monitor. Além desta contribuição, concebemos duas bases de dados com, respectivamente, 504 e 600 imagens de TV/monitores adquiridas em diferentes resoluções, condições de iluminação e distância entre câmera e tela, assim como imagens de referência com o conteúdo apresentado nos aparelhos no momento da captura. O desempenho da metodologia foi avaliado em um contexto de detecção e avaliação de conteúdo de monitores, utilizando as duas bases de dados concebidas neste trabalho. Para comparação, utilizamos métodos de detecção de objetos retangulares existentes na literatura na mesma aplicação da metodologia proposta. Os experimentos demonstram que o desempenho da metodologia sofre grande influência da complexidade do conteúdo e do background da imagem. |
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Metodologia para extração de conteúdo de monitores e TVsProcessamento digital de imagensDetecção de retângulosInspeção automática de TVsCampo aleatório de MarkovDigital image processingRectangle detectionAutomatic TV inspectionMarkov random fieldENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICANeste trabalho, apresentamos uma metodologia de extração de conteúdo de TVs e monitores que utiliza um modelo baseado no campo aleatório de Markov (MRF). Duas contribuições foram feitas. Na primeira contribuição, modificamos um método de detecção de objetos quadrangulares em imagens coloridas. Isto é feito adaptando as técnicas de detecção de borda e de retângulos para a detecção e seleção de um único objeto retangular com características de uma tela de TV ou monitor. Além desta contribuição, concebemos duas bases de dados com, respectivamente, 504 e 600 imagens de TV/monitores adquiridas em diferentes resoluções, condições de iluminação e distância entre câmera e tela, assim como imagens de referência com o conteúdo apresentado nos aparelhos no momento da captura. O desempenho da metodologia foi avaliado em um contexto de detecção e avaliação de conteúdo de monitores, utilizando as duas bases de dados concebidas neste trabalho. Para comparação, utilizamos métodos de detecção de objetos retangulares existentes na literatura na mesma aplicação da metodologia proposta. Os experimentos demonstram que o desempenho da metodologia sofre grande influência da complexidade do conteúdo e do background da imagem.In this work we present a TV content extraction methodology using a model based on a Markov random field (MRF). We present two major contributions. For the first contribution, we modified a method for quadrangular object detection in color images, by means of adapting edge and rectangle detection techniques to detect and select a sole rectangular object with features of a TV or monitor screen. Besides this contribution, we concieved two databases consisted of, respectively, 504 and 600 TV and monitor photos, acquired under different sizes, different illumination conditions and different distance between camera and device, as well as reference images with the content presented in the devices in the acquisition moment. The methodology’s performance was evaluated in the context of detection and evaluation of monitor content, using the databases concieved in this work. For comparison, we used existing methods for detecting rectangular objects in the same context of the proposed methodology. The experiments demonstrate that the methodology’s performance is greatly influenced by the content complexity and the image background.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversidade Federal do AmazonasFaculdade de TecnologiaBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaSilva Júnior, Waldir Sabino dahttp://lattes.cnpq.br/2925380715531711Farias, Felipe de Souzahttp://lattes.cnpq.br/16739940675657322017-02-14T20:29:07Z2016-06-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFARIAS, Felipe de Souza. Metodologia para extração de conteúdo de monitores e TVs. 2016. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2016.http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5514porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2018-08-16T17:52:32Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/5514Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922018-08-16T17:52:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false |
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Neste trabalho, apresentamos uma metodologia de extração de conteúdo de TVs e monitores que utiliza um modelo baseado no campo aleatório de Markov (MRF). Duas contribuições foram feitas. Na primeira contribuição, modificamos um método de detecção de objetos quadrangulares em imagens coloridas. Isto é feito adaptando as técnicas de detecção de borda e de retângulos para a detecção e seleção de um único objeto retangular com características de uma tela de TV ou monitor. Além desta contribuição, concebemos duas bases de dados com, respectivamente, 504 e 600 imagens de TV/monitores adquiridas em diferentes resoluções, condições de iluminação e distância entre câmera e tela, assim como imagens de referência com o conteúdo apresentado nos aparelhos no momento da captura. O desempenho da metodologia foi avaliado em um contexto de detecção e avaliação de conteúdo de monitores, utilizando as duas bases de dados concebidas neste trabalho. Para comparação, utilizamos métodos de detecção de objetos retangulares existentes na literatura na mesma aplicação da metodologia proposta. Os experimentos demonstram que o desempenho da metodologia sofre grande influência da complexidade do conteúdo e do background da imagem. |
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