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.
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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.