2024-03-28T18:33:09Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/3739192024-03-15T10:58:01Zcom_10803_236col_10803_690279
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
author
Martinez Pujol, Oriol
authoremail
oriol.martinez@upf.edu
authoremailshow
true
director
Binefa i Valls, Xavier
authorsendemail
true
2016-04-19T10:50:15Z
2016-08-02T05:45:16Z
2016-02-04
http://hdl.handle.net/10803/373919
En aquesta dissertació es fusionen dos dels temes tradicionals de la Visió per Computador: la segmentació i el seguiment d'objectes. Per a la segmentació s'utilitzen mètodes basats en "Active Contours (AC)" i per al seguiment mètodes basats en "templates" o patrons. El nostre objectiu és combinar-los per tal de crear mètodes robustos i eficients a l'hora de segmentar i seguir objectes articulats o deformables. Al capítol 1 es revisa el marc teòric dels AC i s'aplica en la segmentació de cossos i amenaces (com explosius o pistoles) que estan amagades darrera la roba en imatges MilliMeter-Waves (MMW). Al capítol 2 es revisen dos dels marcs principals de seguiment de patrons: el flux òptic de Lucas-Kanade i els filtres de partícules, i es combinen amb la segmentació mitjançant AC per tal de crear un mètode robust i eficient capaç de seguir objectes articulats o deformables sense informació a priori. Finalment, al capítol 3 es donen les claus per introduir informació a priori d'una manera robusta i eficient dins del marc del seguiment de patrons utilitzant AC.
In this dissertation we fuse two of the traditional topics in Computer Vision: object segmentation and tracking. For segmentation we use the Active Contours (AC) framework and for tracking we use the Template Tracking (TT) scheme. Our aim is to combine them to create efficient and robust methods to segment and track articulated or deformable objects. In Chapter 1, we review the AC framework and we apply it over MilliMeter-Waves (MMW) images to segment bodies and concealed threats (such as explosives or guns) behind their wearing clothes. In Chapter 2 we review two of the main trends of TT methods: Lucas-Kanade optical flow and particle filters. Moreover, we combine them with an AC method to create a robust tracker for articulated or deformable objects without using prior shape information. Finally, in Chapter 3 we give the clues of how to efficiently introduce shape priors into the TT framework using AC methods.
eng
Segmentació d'objectes
Active contours
Seguiment d'objectes
Patrons
Visió per computador
Flux óptic
Filtres de partícules
Anàlisi de components principals
Imatges millimeter-waves
Object segmentation
Object tracking
Templates
Computer vision
Optical flow
Particle filters
Principal component analysis
Millimeter-waves images
Template tracking of articulated objects using active contours
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion
URL
https://www.tdx.cat/bitstream/10803/373919/1/tomp.pdf
File
MD5
f225b8ef5bc6669bdadf476f873c7624
39207740
application/pdf
tomp.pdf
URL
https://www.tdx.cat/bitstream/10803/373919/2/tomp.pdf.txt
File
MD5
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
0
text/plain
tomp.pdf.txt