Segmentação de imagens de pessoas em tempo real para videoconferências

• Autor(a) principal: Parolin, Alessandro
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)
• Texto Completo: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/3005
• topic: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação; Videoconferências; Processamento de imagens; Detecção de faces; Segmentação de objetos; Visão computacional; Interação homem-máquina; Human segmentation; Image processing; Computer vision; Face detection

Segmentação de objetos em imagens e vídeos é uma área relativamente antiga na área de processamento de imagens e visão computacional. De fato, recentemente, devido à grande evolução dos sistemas computacionais em termos de hardware e à popularização da internet, uma aplicação de segmentação de imagens de pessoas que vem ganhando grande destaque na área acadêmica e comercial são as videoconferências. Esse tipo de aplicação traz benefícios a diferentes áreas, como telemedicina, educação à distância, e principalmente empresarial. Diversas empresas utilizam esse tipo de recurso para realizar reuniões/conferências a nível global economizando quantias consideráveis de recursos. No entanto, videoconferências ainda não proporcionam a mesma experiência que as pessoas têm quando estão num mesmo ambiente. Portanto, esse trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de segmentação da imagem do locutor, específico para videoconferências, a fim de permitir futuros processamentos que aumentem a sensação de imersão dos participantes, como por exemplo, a substituição do fundo da imagem por um fundo padrão em todos ambientes. O sistema proposto utiliza basicamente um algoritmo de programação dinâmica guiado por energias extraídas da imagem, envolvendo informações de borda, movimento e probabilidade. Através de diversos testes realizados, observou-se que o sistema apresenta resultados equiparáveis aos do estado da arte do tema, sendo capaz de ser executado em tempo real a uma taxa de 8 FPS, mesmo com um código não otimizado. O grande diferencial do sistema proposto é que nenhum tipo de treinamento prévio é necessário para efetuar a segmentação