Reconhecimento de ações com histogramas de características visuais e contexto adicionado por tranferência de aprendizagem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ana Paula Brandao Lopes
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/SLSS-8MAHST
Resumo: Esta tese aborda o reconhecimento de ações humanas em vídeos realistas com base no conteúdo visual. Uma ampla revisão da literatura mostrou que abordagens baseadas em histogramas de características visuais (BoVF) têm consistentemente apresentado bons resultados neste tipo de cenário. Portanto, uma implementação BoVF foi produzida e aplicada: a) para um estudo sobre a inclusão de informação dinâmica nos descritores BoVF; e b) para tarefas baseadas em conteúdo em dois cenários realistas distintos: detecção de nudez e classificação de fotografias históricas. Finalmente, foi produzida a hipótese de que o contexto tem papel importante em cenários realistas e que a teoria da Transferência de Aprendizagem pode auxiliar a superar a falta de bases de dados de ações anotadas para conceitos contextuais. Experimentos com bases públicas de ações e imagens mostraram que a solução proposta é de fato capaz de obter melhorias estatisticamente significativas na classificação da maioria das ações.
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