Segmentação de banhistas utilizando algoritmos de agrupamento com seleção automática do número de grupos em regiões litorâneas

• Autor(a) principal: Moura, Allan Alves de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)
• Texto Completo: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/832
• topic: Algorítmos; Algorítmos computacionais

O crescente aumento de ataques de tubarões vem assustando a população das regiões litorâneas, impossibilitando a tomada de banho em certos locais. Em caso de ataque, muitas vezes uma ação para salvar a vítima é tomada somente após o ocorrido do incidente, em que um guarda-vidas tentará socorre-la. Para mitigar estes acontecimentos, foi pensado em uma ferramenta de auxílio aos guarda-vidas que permitissem aos mesmos agir antes que acidentes pudessem ocorrer, avisando o profissional caso algum banhista ultrapasse uma determinada zona de segurança. O primeiro passo para realização desta ferramenta é a segmentação das imagens de praia em busca de agrupar partes com características visualmente semelhantes afim de encontrar as pessoas dentro do mar. Para isso, o objetivo deste trabalho é estudar e encontrar um bom algoritmo de segmentação de imagens com seleção automática do número de grupos para evitar a necessidade do controle de parâmetros a fim de separar a foto em regiões ou segmentos. Este algoritmo será utilizado para a implementação da primeira etapa desta ferramenta de auxílio aos guarda-vidas em busca de regiões da imagem que representem banhistas. Técnicas de pré-processamento de imagens como a remoção da faixa de praia foram avaliadas, como também a avaliação de sistemas de cores diferentes na representação da imagem a fim de realizar a comparação entre todos esses fatores. A combinação dos algoritmos e sistemas de cores foram avaliados com e sem a remoção da faixa de praia. Os algoritmos analisados foram: Hierárquico aglomerativo, hierárquico divisivo, X-means, Auto group segmentation e segmentação automática de imagens coloridas. Todos eles foram aplicados pra três tipos diferentes de vetores de características, compostos por sistema de cor RGB(red, green e blue), LAB e a combinação de RGB + LAB. O resultado mais promissor, após avaliação visual das imagens, comportamento dos algoritmos e resultados do índice de Dunn, foi obtido utilizando o algoritmo de segmentação de imagens coloridas com vetor de características composto de RGB + LAB, totalizando para o índice de Dunn 1.5245 de média para todas as imagens, aplicando a remoção de praia depois da execução do algoritmo.