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CPGEI (Mestrado): Diulhio Candido de Oliveira-14/06/16

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 14/06/2016
das 10h00 até 13h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Prof. Marco Aurélio Wehrmeister
Participantes Prof. Marco Aurélio Wehrmeister, Dr. Orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Marco Aurélio Wehrmeister, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Alceu de Souza Britto Jr., Dr. - PUCPR
Prof. Hugo Vieira Neto, Dr. - UTFPR
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Uma nova abordagem para reconhecimento de pessoas em imagens de Veículos Aéreos Não Tripulados

Resumo: Este trabalho tem como objetivo propor um novo método reconhecimento de pessoas em imagens aéreas obtidas a partir de Veículos Aéreos Não Tripulados de pequeno porte. Esta é uma aplicação de grande interesse, pois pode ser inserida em diversas situações tanto civis quanto militares como, por exemplo, missões de busca e salvamento. O uso de Veículos Aéreos Não Tripulados autônomos tende a aumentar com o barateamento desta tecnologia. Assim, esta tecnologia pode sobressair sobre outras utilizadas atualmente, como satélites e voos com grandes aeronaves. Para o reconhecimento de pessoas em imagens aéreas de forma autônoma, este trabalho propõe novos métodos na forma de Sistemas de Reconhecimento de Padrões (SRP) aplicados ao reconhecimento de imagens. Para este métodos, foram testadas quatro técnicas de aprendizado de máquina: Redes Neurais Convolucionais, HOG+SVM, Cascata Haar e Cascata LBP. Além disso, a fim de possibilitar o reconhecimento de pessoas em imagens aéreas em tempo real, foram testadas e avaliadas técnicas de detecção e segmentação de objetos: Mapa de Saliências e o Processamento de Imagens Térmicas de baixa resolução (PIT). Neste trabalho foram avaliadas as taxas de reconhecimento dos SRPs, além do seu tempo de processamento em um sistema embarcado de baixo custo e em uma Base de Controle Móvel (BCM). Os resultados de reconhecimento mostraram a efetividade das Redes Neurais Convolucionais, com uma acurácia de 0.9971, seguido do HOG+SVM com 0.9236, Cascata Haar com 0.7348 e por fim, Cascata LBP com 0.6615. Em situações onde foi simulado a oclusão parcial, as CNNs atingiram Sensibilidade média 0.72, HOG+SVM de 0.50 e as Cascatas 0.20. Nos experimentos com os SRPs (algoritmos de segmentação e detecção juntamente com as técnicas de reconhecimento), o Mapa de Saliências pouco afetou as taxas de reconhecimento, quais ficaram muito próximas das obtidas no experimentos de reconhecimento. Já o Processamento de Imagens Térmicas de baixa resolução apresentou dificuldades em executar uma segmentação precisa, obtendo imagens com variação na translação, prejudicando a precisão do sistema. Por fim, este trabalho propõe uma nova abordagem para implementação de um SRP para o reconhecimento de pessoas em imagens áreas, utilizando PIT juntamente com as CNNs. Este SRP une altas taxas de reconhecimento com desempenho computacional de ao menos 1 fps na plataforma BCM.
Palavras-chave: Reconhecimento de pessoas, Imagens aéreas, Redes Neurais Convolucionais, Reconhecimento em Tempo-Real, Resgate e Salvamento

A New Approach to People Recognition in Unmanned Aerial Vehicles Images

Abstract: This work aims to propose a new method for people recognition in Small Unmanned Aerial Vehicles aerial imagery. This is an application of high interest, it can be used in several situations, both civilian and military, as search and rescue missions. The use of Unmanned Aerial Vehicles autonomously tends to increase with the cheapening of this technology, supporting search and rescue missions. Thus, this technology can excel over others currently used, as satellites and flights with large aircraft. For autonomous people recognition, this work proposes new methods as Pattern Reconigition System (PRS) applied to image recognition, applying it in aerial images. Four Pattern Reconigition techniques were tested: Convolutional Neural Networks, HOG+SVM, Haar Cascade and LBP Cascade. Furthermore, in order to achieve recognition of people aerial images in Real-Time were tested and evaluated target and detection techniques: Saliency Maps and Low-resolution Thermal Image Processing (TIP). In this work we were considered recognition rates of the methods and their computational time in a low-cost embedded system and a Mobile Ground Control Station (MGCS). The recognition results shown the Convolutional Neural Network potential, where an accuracy of 0.9971 was achieve, followed by HOG + SVM with 0.9236, Haar Cascade with 0.7348 and LBP Cascade with 0.6615. In situations where was simulated the partial occlusion, the CNNs achieved average Sensibility of 0.72, HOG+SVM with 0.50 and the both Cascade 0.20. In experiments with PRS (targeting and detection algorithms with the recognition techniques), the Saliency Map had little influence in recongition rates, it was near to the rates achieved in recognition experiments. While the Low-resolution Thermal Image Processing had difficulties in segmentation process, where translation variantions occured, it harmed the system precision. Lastly, this work proposes a new approach for SRP implementation for people recognition in aerial imagery, using TIP with CNN. This PRS combines high rates of recognition with an computational performace of, at least, 1 fps in MGCS plataform.
Keywords: People Recognition, Aerial imagery, Convolutional Neural Networks, Real-Time recognition, Search and Rescue

Lista de publicações:

OLIVEIRA, D. C. ; WEHRMEISTER, Marco Aurelio . Towards Real-Time People Recognition on Aerial Imagery using Convolutional Neural Networks. In: 19th IEEE International Symposium on Real-Time Computing (ISORC 2016), 2016, York. Proceedings of 19th IEEE International Symposium on Real-Time Computing (ISORC 2016). Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2016. v. 1. p. 1-8.

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