Avanços em Visão Computacional – Capítulo 16

  • Título: Segmentação de Gestos e Camundongos por Subtração de Fundo, Aprendizagem Supervisionada e Watershed
  • Autores: Bruno Brandoli Machado, Wesley Nunes Gonçalves, Hemerson Pistori, Jonathan de Andrade Silva, Kleber Padovani de Souza, Bruno Toledo e  Wesley Tessaro
  • DOI:10.7436/2012.avc.16
  • Resumo: Este capítulo apresenta uma comparação entre técnicas de segmentação baseadas em subtração de fundo, aprendizagem supervisionada e watershed aplicadas a dois problemas reais: (1) detecção de pele humana e (2) rastreamento de camundongos. Os resultados obtidos utilizando cinco métricas de comparação diferentes indicam que a abordagem de subtração de fundo é mais eficiente na segmentação de imagens com camundongos e a abordagem de aprendizagem supervisionada com máquinas de vetores de suporte é indicada para detecção de pele.
  • Palavras-chave: Segmentação, Subtração de fundo, Aprendizagem supervisionada, Watershed.
  • Abstract: This chapter presents a comparison of some image segmentation techniques based on background subtraction, supervised learning and watershed applied to two real applications: (1) human skin detection and (2) mouse tracking. The results using five different comparison metrics indicate that background subtraction performs better in mice images and that the supervised learning approach, using support vector machines, achieves better results for human skin detection.
  • Keywords: Segmentation, Background subtraction, Supervised learning, Watershed.
PDF do capítulo (1,334 MB):
BIBTEX do capítulo:

 

Os comentários estão encerrados.