Técnicas otimizadas para reidentificação de pessoas
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Jefersson Alex dos Santos
João Paulo Papa
João Paulo Papa
Resumo
A importância da reidentificação de pessoas tem aumentado nos últimos anos, principalmente devido às grandes redes de câmeras de vigilância. O objetivo é reidentificar os indivíduos que tenham sido previamente identificados em uma câmera distinta em um tempo anterior. Muitas abordagens têm sido propostas, porém ainda existem desafios a serem solucionados, tais como modelagem da aparência e a gestão de um crescente número de indivíduos que estão sendo monitorados. O presente trabalho aborda o último problema por meio da criação de uma estrutura de indexação baseada em listas invertidas, trazendo para as primeiras posições os candidatos com maior probabilidade de serem o indivíduo alvo. Duas abordagens foram propostas, a primeira utiliza dicionários visuais que são aprendidos para armazenar as características das amostras, a segunda faz uso do método Partial Least Squares para reduzir a ambiguidade entre as aparências. Os resultados mostram redução significativa da lista de candidatos.
Abstract
Assunto
Sistemas de reconhecimento de padrões, Visão por computador, Computação, Processamento de imagens
Palavras-chave
Visão Computacional, PLS-OAA, Reidentificação de Pessoas, Bag-of-Words, Lista invertida