Detecção de fogo em vídeo: um método de classificação baseado em descritores estatísticos e máquinas de vetores de suporte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Massabki, Petrus Semprebom
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/202788
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Elétrica.
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spelling Detecção de fogo em vídeo: um método de classificação baseado em descritores estatísticos e máquinas de vetores de suporteDetecção de fogo em vídeoComputação visualAnálise de descritoresAprendizagem de máquinaMáquina de vetores de suporteTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Elétrica.Este trabalho de conclusão de curso apresenta um método de detecção de fogo em vídeo utilizando descritores estatísticos e máquinas de vetores de suporte. O projeto enfatiza o estudo e a comparação de diversas técnicas de segmentação por cor sugeridas na literatura. Um conjunto de medidas estatísticas provenientes de informações de cor e movimento é avaliado no reconhecimento de fogo em vídeo. Investiga-se, principalmente, a aplicabilidade do histórico e do gradiente de movimento na discriminação entre movimento ordinário e o observado nas chamas. É mostrado que tanto os descritores de cor quanto os de movimento produzem bons resultados quando usados separadamente, mas que sua associação é preferível. Confirma-se que a metodologia apresentada permite a classificação em tempo real de fogo em vídeo.This undergraduate thesis presents a video fire detection method using statistical descriptors and support vector machines. The project emphasizes the study and comparison of several color segmentation techniques suggested in literature. A set of statistical measures derived from color and motion information is evaluated on the recognition of fire in video. It is investigated, mainly, the applicability of motion history and motion gradient in discriminating ordinary motion from the one observed in flames. Both color and motion descriptors are shown to produce good results when used separately, but their association is preferable. It is confirmed that the proposed methodology allows real time classification of fire in video.Florianópolis, SCMayer, JoceliUniversidade Federal de Santa CatarinaMassabki, Petrus Semprebom2019-12-11T18:04:06Z2019-12-11T18:04:06Z2019-12-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis92 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/202788info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2019-12-11T18:04:06Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/202788Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732019-12-11T18:04:06Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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