Análise multirresolução de imagens gigapixel para detecção de faces e pedestres

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dc.contributor.advisor-co1Pedrini, Hélio
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9600140904712115
dc.contributor.advisor1Soares, Fabrízzio Alphonsus Alves de Melo Nunes
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7206645857721831
dc.contributor.referee1Soares, Fabrízzio Alphonsus Alves de Melo Nunes
dc.contributor.referee2Pedrini, Helio
dc.contributor.referee3Santos, Edimilson Batista dos
dc.contributor.referee4Borges, Díbio Leandro
dc.contributor.referee5Fernandes, Deborah Silva Alves
dc.creatorFerreira, Cristiane Bastos Rocha
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4500932747707412
dc.date.accessioned2023-12-14T15:22:17Z
dc.date.available2023-12-14T15:22:17Z
dc.date.issued2023-09-27
dc.description.abstractGigapixel images, also known as gigaimages, can be formed by merging a sequence of individual images obtained from a scene scanning process. Such images can be understood as a mosaic construction based on a large number of high resolution digital images. A gigapixel image provides a powerful way to observe minimal details that are very far from the observer, allowing the development of research in many areas such as pedestrian detection, surveillance, security, and so forth. As this image category has a high volume of data captured in a sequential way, its generation is associated with many problems caused by the process of generating and analyzing them, thus, applying conventional algorithms designed for non-gigapixel images in a direct way can become unfeasible in this context. Thus, this work proposes a method for scanning, manipulating and analyzing multiresolution Gigapixel images for pedestrian and face identification applications using traditional algorithms. This approach is analyzed using both Gigapixel images with low and high density of people and faces, presenting promising results.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Dayane Basílio (dayanebasilio@ufg.br) on 2023-12-14T14:33:32Z workflow start=Step: editstep - action:claimaction No. of bitstreams: 2 Tese - Cristiane Bastos Rocha Ferreira - 2023.pdf: 46907898 bytes, checksum: 1e504b72956de25e52f956c7ea1e7800 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Luciana Ferreira(lucgeral@gmail.com) on 2023-12-14T15:22:17Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-12-14T15:22:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Cristiane Bastos Rocha Ferreira - 2023.pdf: 46907898 bytes, checksum: 1e504b72956de25e52f956c7ea1e7800 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) Previous issue date: 2023-09-27en
dc.description.resumoImagens Gigapixel, também conhecidas como giga imagens, podem ser formadas a partir da junção de uma sequência de imagens individuais obtidas através de um processo de varredura de cena. Tais imagens podem ser entendidas como a construção de um mosaico baseado em um grande número de imagens digitais de alta resolução. Usando uma imagem gigapixel é possível observar detalhes mínimos que se encontram muito distantes do observador, proporcionando o desenvolvimento de pesquisas em diversas áreas como detecção de pedestres, vigilância, segurança, dentre outras. Como essa categoria de imagens possui um alto volume de dados capturados em sequência, sua geração está associada a vários problemas ocasionados no processo de produção e análise das mesmas, e assim, pode-se observar que utilizar algoritmos convencionais projetados para imagens não-gigapixel de uma maneira direta pode tornar-se inviável nesse contexto. Dessa forma, este trabalho propõe um método de varredura, manipulação e análise multirresolução de imagens Gigapixel para aplicações de identificação de pedestres e faces com o uso de algoritmos tradicionais. Tal abordagem é analisada utilizando-se tanto imagens Gigapixel com baixa quanto com alta densidade de pessoas e faces, apresentando resultados promissores.
dc.identifier.citationFERREIRA, Cristiane B. R. Análise multirresolução de imagens gigapixel para detecção de faces e pedestres. 2023. 102 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás, 2023.
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/13181
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiás
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RMG)
dc.publisher.initialsUFG
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectImagens gigapixelpor
dc.subjectDetecção de faces e pedestrespor
dc.subjectAnálise multirresoluçãopor
dc.subjectGigapixel imageseng
dc.subjectFace and pedestrian detectioneng
dc.subjectMultiresolution analysiseng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.titleAnálise multirresolução de imagens gigapixel para detecção de faces e pedestres
dc.title.alternativeMultiresolution analysis of gigapixel images for face and pedestrian detectioneng
dc.typeTese

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