Identificação de atividade de voz baseada em vídeo
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2010 |
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/2285 |
Resumo: | Atualmente, existem diversos trabalhos com as mais variadas abordagens relativas ao processamento de imagens digitais para detecção de atividade de voz (VAD). As suas aplicações perpassam diferentes áreas, como por exemplo, comandos de voz em veículos e videoconferência. A motivação deste trabalho constitui-se na construção de um algoritmo que contribua para o aperfeiçoamento das técnicas de processamento de imagens aplicadas para a detecção de atividade de voz em vídeos. A problemática envolvida já apresenta uma grande diversidade de abordagens. No entanto, o foco deste trabalho situa-se na busca de alternativas para a melhoria na extração de um modelo de cor de pele e não-pele e, a partir daí, extrair um classificador para identificar a atividade de fala com mais precisão. Algoritmos já existentes de identificação de face e de classificação dos lábios foram utilizados e aprimorados. Através da criação de patches abaixo dos olhos, foi criado um modelo para determinar as características individuais de cor de |
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Atualmente, existem diversos trabalhos com as mais variadas abordagens relativas ao processamento de imagens digitais para detecção de atividade de voz (VAD). As suas aplicações perpassam diferentes áreas, como por exemplo, comandos de voz em veículos e videoconferência. A motivação deste trabalho constitui-se na construção de um algoritmo que contribua para o aperfeiçoamento das técnicas de processamento de imagens aplicadas para a detecção de atividade de voz em vídeos. A problemática envolvida já apresenta uma grande diversidade de abordagens. No entanto, o foco deste trabalho situa-se na busca de alternativas para a melhoria na extração de um modelo de cor de pele e não-pele e, a partir daí, extrair um classificador para identificar a atividade de fala com mais precisão. Algoritmos já existentes de identificação de face e de classificação dos lábios foram utilizados e aprimorados. Através da criação de patches abaixo dos olhos, foi criado um modelo para determinar as características individuais de cor de |
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