Fotografia autom - PowerPoint PPT Presentation

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Fotografia autom

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Universidade Federal de Campina Grande Mestrado em Inform tica Fotografia autom tica Vis o Computacional 2004.3 Prof. Herman Martins Gomes – PowerPoint PPT presentation

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Title: Fotografia autom


1
Fotografia automática
Universidade Federal de Campina Grande Mestrado
em Informática
2
Conteúdo da Apresentação
  • As tarefas do robô
  • Etapas do processo
  • Detalhamento das etapas
  • Resultados
  • Dificuldades
  • Trabalhos futuros do autor
  • Conclusão

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O Robô
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As tarefas do robô
  • Comportamento de fotógrafo
  • Procurar oportunidades
  • Procurar condições de qualidade
  • Na visão técnica
  • Navegar
  • Reconhecer ambiente
  • Reconhecer pessoas
  • Tirar boas fotos
  • Armazenar fotos

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Etapas do processo
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Procurando oportunidades
  • Como queremos fotos de pessoas, basta reconhecer
    faces.
  • O robô possui uma câmera com suporte ao padrão
    YUV (intensidade, tonalidade, saturação)
  • Componentes UV são utilizados. E é aplicado uma
    função para identificar a cor da pele humana. Um
    filtro é aplicado.

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Procurando oportunidades
  • Para o treinamento da função é apresentado
    algumas imagens.
  • Para cada pixel na imagem selecionada é também
    identificado a cor no plano UV.
  • Para a detecção a imagem é dividida e a cada
    pixel é aplicado a função.
  • Os resultados obtidos são guardados em tabelas
    representando a imagem.
  • Quando não é detectado, numa relação largura e
    altura, uma possibilidade de uma face, logo tudo
    é localmente descartado.

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Procurando oportunidades
  • Com a ajuda de sensores laser são medidas
    respectivas distâncias para as possíveis pessoas
    encontras.
  • É calculado também a altura das pessoas
  • Com esses dados o sistema pode eliminar possíveis
    erros de identificação.
  • Um conjunto de heurísticas e restrições são
    aplicados.

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Procurando oportunidades
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Procurando Posicionamento
  • Monta um mapa com as pessoas detectadas e suas
    distâncias
  • Tentativa descobrir novas faces
  • Melhorar a visão
  • Anda pequenas distâncias
  • Em caso de obstrução calcula nova rota

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Enquadrando e ajustando
  • Procurar um bom enquadramento leva em
    consideração
  • Técnica de organização da foto
  • Ajuste de zoom
  • Ajuste de distâncias vertical e horizontal
  • Ajusta da câmera fotográfica com a câmera de vídeo

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Enquadrando e ajustando
  • Regras para os ajustes do enquadramento
  • As pessoas devem ficar horizontalmente próximas
    ao centro
  • As faces têm que ocupar a terceira parte no meio
    da imagem.
  • Não colocar, em uma foto de uma única pessoa, ela
    exatamente no meio.
  • Não colocar pessoas escondidas ou cortadas na
    foto.

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Enquadrando e ajustando
14
Enquadrando e ajustando
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Resultados
  • Em um experimento na SIGGRAPH 2002 o robô tirou
    3008 em 40h de trabalho no meio de mais de 5000
    pessoas.
  • O Robô foi posto em um espaço de exibição de
    aproximadamente 65m2.
  • 1035 (35) fotos foram aceitas pelo público.

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Resultados
  • Numa avaliação mais confiável, 2000 fotos,
    escolhidas aleatoriamente, foram avaliadas por
    profissionais da área. O resultado foi
  • Muito ruins 18
  • Ruins 25
  • Neutro 28
  • Boas 20
  • Muito boas 9

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Resultados
18
Resultados
19
Resultados
20
Dificuldades
  • Reconhecer uma face é um processo lento
  • Fotografar pessoas em movimento
  • Identificar obstáculos ou objetos indesejáveis na
    foto
  • Enquadrar e ajustar a câmera para a fotografia
    pode ser demorado.

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Trabalhos futuros do autor
  • Locomoção e localização geográfica
  • Em ambientes mais densos e menores
  • Integrar a construção de mapas do ambiente com
    cálculos de rotas
  • Buscador de possíveis fotografias
  • Adicionar rotinas de reconhecimento mais
    avançadas
  • Usar visão estéreo para produzir uma ajuda
    significante
  • Estudo sobre até que ponto o robô deve chamar a
    atenção das pessoas e como faze-lo.

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Conclusões
  • A preocupação com a simplificação do processo de
    reconhecimento da imagem é sempre presente em
    processos que exigem um tempo mínimo. Nós vimos
    um exemplo de como balancear a qualidade do
    reconhecimento com o tempo mínimo.
  • A visão computacional, com a ajuda de redes
    neurais e inteligência artificial, podem
    perfeitamente ajudar a solucionar problemas onde
    seja teoricamente imprescindível a avaliação da
    visão humana.

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Bibliografia
  • Byers, Z., Dixon,M., Goodier, K., Grimm, C. M.,
    and Smart, W. D. AnAutonomous Robot
    Photographer.  Proceedings of the
    InternationalConference on Intelligent Robots
    and Systems IROS, Las Vegas, Nevada, October,
    2003.
  • Byers, Z., Dixon,M., Smart, W. D. and Grimm, C.
    M. Proceedings of theFifteenth Innovative
    Applications of Artificial Intelligence
    Conference(IAAI-03), Acapulco, Mexico, August
    2003.
  • Smart, W. D., Grimm, C. M., Dixon, M. and Byers,
    Z. Proceedings of the AAAI Spring Symposium on
    Human Interaction with Autonomous Systems in
    Complex Environments, Stanford, CA, March 2003.
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