Média Móvel para Mitigação de Erros no Rastreamento de Pedestres - Komati, Karin Satie;Bianchi, Gabriel Luiz
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A Média Móvel é muito comum na área de análise de séries temporais, principalmente para análise da variação de valores de ações na bolsa. Neste trabalho, a Média Móvel será usada em outro contexto, para mitigar os erros dos resultados de rastreamento de pedestres em videomonitoramento. Para a detecção dos pedestres foram usadas a técnica de extração de características HOG e o classificador SVM. Para a nossa análise utilizamos a base de dados fornecida pelo projeto CAVIAR (Context Aware Vision using Image-based Active Recognition) da Universidade de Edimburgo. Os resultados alcançados foram…mehr

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Produktbeschreibung
A Média Móvel é muito comum na área de análise de séries temporais, principalmente para análise da variação de valores de ações na bolsa. Neste trabalho, a Média Móvel será usada em outro contexto, para mitigar os erros dos resultados de rastreamento de pedestres em videomonitoramento. Para a detecção dos pedestres foram usadas a técnica de extração de características HOG e o classificador SVM. Para a nossa análise utilizamos a base de dados fornecida pelo projeto CAVIAR (Context Aware Vision using Image-based Active Recognition) da Universidade de Edimburgo. Os resultados alcançados foram positivos, principalmente quando os pedestres se movimentaram verticalmente em cena na base de dados utilizada.
Autorenporträt
Karin Satie Komati enseigne à l'Ifes Campus Serra depuis 2012. Elle est titulaire d'un diplôme en informatique et en génie électrique, d'un master en informatique et d'un doctorat en génie électrique, tous obtenus à l'UFES. Gabriel Luiz Bianchi est titulaire d'une licence en systèmes d'information de l'Ifes Campus Serra.