detecção da bola em vídeos de futebol universidade federal de pernambuco centro de informática...

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Detecção da Bola em Detecção da Bola em Vídeos de FutebolVídeos de Futebol

Universidade Federal de PernambucoUniversidade Federal de Pernambuco

Centro de InformáticaCentro de Informática

Computação Gráfica – Acompanhamento de ProjetoComputação Gráfica – Acompanhamento de Projeto

Luiz Felipe S. L. GuimarãesLuiz Felipe S. L. Guimarães

13 de julho de 200713 de julho de 2007

PropostaProposta

Reconhecimento da bola em movimento Reconhecimento da bola em movimento através da análise de vídeos de futebol.através da análise de vídeos de futebol.

Problemas: Problemas: OclusãoOclusão SombrasSombras Variação de tamanho e corVariação de tamanho e cor Bola não focalizada (fora do campo)Bola não focalizada (fora do campo) Processamento em tempo realProcessamento em tempo real

Condensation Condensation

ConConditional ditional DensDensity Propagity Propagationation Utilizado para detectar e contornar objetos em Utilizado para detectar e contornar objetos em

movimento em ambientes “cheios”.movimento em ambientes “cheios”. Tenta identificar em uma imagem quais pixels Tenta identificar em uma imagem quais pixels

formam o contorno de um objeto.formam o contorno de um objeto. Não computa cada pixel. Pixels são escolhidos Não computa cada pixel. Pixels são escolhidos

randomicamente, apenas um subconjunto é randomicamente, apenas um subconjunto é processado.processado.

Utiliza técnicas estatísticas.Utiliza técnicas estatísticas.

Filtro de KalmanFiltro de Kalman

Filtro recursivo que estima o estado de Filtro recursivo que estima o estado de um sistema dinâmico a partir de uma um sistema dinâmico a partir de uma série de medidas.série de medidas.

Obtém informações continuamente Obtém informações continuamente atualizadas sobre a posição e velocidade atualizadas sobre a posição e velocidade de um determinado objeto após uma de um determinado objeto após uma sequência de observações sobre sua sequência de observações sobre sua posição. posição.

Filtro de KalmanFiltro de Kalman

É capaz de mostrar a localização do É capaz de mostrar a localização do objeto no passado, no presente ou no objeto no passado, no presente ou no futuro (por estimativa).futuro (por estimativa).

Tem duas fases: predição e atualização:Tem duas fases: predição e atualização: Predição: estima a localização atual Predição: estima a localização atual

baseado na anterior.baseado na anterior. Atualização: Refina a localização prevista Atualização: Refina a localização prevista

observando o estado da localização atual.observando o estado da localização atual.

Algoritmo Condensation: Exemplo Algoritmo Condensation: Exemplo 11

Algoritmo Condensation: Exemplo Algoritmo Condensation: Exemplo 22

Algoritmo Condensation: Exemplo Algoritmo Condensation: Exemplo 33

Algoritmo Condensation: Exemplo Algoritmo Condensation: Exemplo 44

Vídeo a ser utilizadoVídeo a ser utilizado

CronogramaCronograma

  

MaioMaio JunhoJunho JulhoJulho AgostoAgosto

1ª 1ª quinz.quinz.

2ª 2ª quinz.quinz.

1ª 1ª quinz.quinz.

2ª 2ª quinz.quinz.

1ª 1ª quinz.quinz.

2ª 2ª quinz.quinz.

1ª 1ª quinz.quinz.

2ª 2ª quinz.quinz.

Procura do vídeo a Procura do vídeo a ser utilizadoser utilizado

XX                     

Estudo sobre Estudo sobre algoritmos algoritmos utilizados utilizados (Condensation / (Condensation / Filtro de Kalman)Filtro de Kalman)

   XX XX XX            

ImplementaçãoImplementação          XX XX XX XX   

Apresentação do Apresentação do andamento das andamento das atividadesatividades

            XX         

Testes e validaçãoTestes e validação                   XX XX

Apresentação da Apresentação da proposta finalproposta final

                     XX

ReferênciasReferências The Condensation Algorithm, The Condensation Algorithm,

http://www.robots.ox.ac.uk/~misard/condensation.htmlhttp://www.robots.ox.ac.uk/~misard/condensation.html The Condensation Algorithm, The Condensation Algorithm,

http://www.dcs.qmul.ac.uk/~hswh/report/node11.htmhttp://www.dcs.qmul.ac.uk/~hswh/report/node11.htm TONG, X & LIU, Q. TONG, X & LIU, Q. An effective and fast soccer ball An effective and fast soccer ball

detection and tracking methoddetection and tracking method. In ICPR '04: Proceedings . In ICPR '04: Proceedings of the Pattern Recognition (2004).of the Pattern Recognition (2004).

ISARD, M & Blake, A. ISARD, M & Blake, A. CONDENSATION - conditional CONDENSATION - conditional density propagation for visual trackingdensity propagation for visual tracking. . Int. J. Computer Int. J. Computer Vision.Vision.

The Kalman Filter, http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/The Kalman Filter, http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/

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