Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4833
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
felipeandradecaetano.pdf7.29 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisor1Silva, Rodrigo Luis de Souza da-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4769102Z1pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Vieira, Marcelo Bernardes-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763472P6pt_BR
dc.contributor.referee1Marturelli, Leandro Schaeffer-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4731465Z0pt_BR
dc.contributor.referee2Borges, Carlos Cristiano Hasenclever-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728257U5pt_BR
dc.creatorCaetano, Felipe Andrade-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4356598J9pt_BR
dc.date.accessioned2017-06-07T11:06:08Z-
dc.date.available2017-06-06-
dc.date.available2017-06-07T11:06:08Z-
dc.date.issued2014-08-29-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4833-
dc.description.abstractDense trajectories has been shown as a very promising method in the human action recognition area. Based on that, we propose a new kind of video descriptor, calculated from the relationship between the trajectory’s optical flow with the gradient field in its neighborhood and its spatio-temporal location. Orientation tensors are used to accumulate relevant information over the video, representing the tendency of direction for that kind of movement. Furthermore, a method to cluster trajectories using their shape is proposed. This allow us to accumulate different motion patterns in different tensors and easier distinguish trajectories that are created by real movements from the trajectories generated by the camera’s movement. The proposed method is capable to achieve the best known recognition rates for methods based on the self-descriptor constraint in popular datasets — Hollywood2 (up to 46%) and KTH (up to 94%).pt_BR
dc.description.resumoTrajetórias densas têm se mostrado um método extremamente promissor na área de reconhecimento de ações humanas. Baseado nisso, propomos um novo tipo de descritor de vídeos, calculado a partir da relação do fluxo ótico que compõe a trajetória com o gradiente de sua vizinhança e sua localidade espaço-temporal. Tensores de orientação são usados para acumular informação relevante ao longo do vídeo, representando tendências de direção do descritor para aquele tipo de movimento. Além disso, um método para aglomerar trajetórias usando o seu formato como métrica é proposto. Isso permite acu- mular características de movimentos distintos em tensores separados e diferenciar com maior facilidade trajetórias que são criadas por movimentos reais das que são geradas a partir do movimento de câmera. O método proposto foi capaz de atingir os melhores níveis de reconhecimento conhecidos para métodos com a restrição de métodos autodescritores em bases populares — Hollywood2 (Acima de 46%) e KTH (Acima de 94%).pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTrajetórias densaspt_BR
dc.subjectReconhecimento de ações humanas em vídeospt_BR
dc.subjectAutodescritorpt_BR
dc.subjectTensor de orientaçãopt_BR
dc.subjectDense trajectoriespt_BR
dc.subjectHuman action recognition in videospt_BR
dc.subjectSelf-descriptorpt_BR
dc.subjectOrientation tensorpt_BR
dc.subjectClusteringpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleA video descriptor using orientation tensors and shape-based trajectory clusteringpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)
PROQUALI - Dissertações



Items in DSpace are protected by Creative Commons licenses, with all rights reserved, unless otherwise indicated.