Defesa de Mestrado de Marcos Roberto e Souza

Título do Trabalho
Digital Video Stabilization: Algorithms and Evaluation
Candidato(a)
Marcos Roberto e Souza
Nível
Mestrado
Data
Add to Calender 2018-02-23 00:00:00 2018-02-23 00:00:00 Defesa de Mestrado de Marcos Roberto e Souza Digital Video Stabilization: Algorithms and Evaluation Sala 85 IC 2 INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO mauroesc@ic.unicamp.br America/Sao_Paulo public
Horário
10:00
Local
Sala 85 IC 2
Orientador(a)
Hélio Pedrini
Banca Examinadora

Titulares  -  Professores Doutores

Unidade/Instituição

Hélio Pedrini

IC/UNICAMP

Fabio Augusto Faria

Unifesp

André Santanchè

IC/UNICAMP

 

Suplentes  -  Professores Doutores

Unidade/Instituição

Gerberth Adín Ramírez Rivera

IC/UNICAMP

José Mario De Martino

FEEC/UNICAMP

Resumo

O desenvolvimento de equipamentos multimídia permitiu um crescimento significativo na produção de vídeos por meio de câmeras, celulares e outros dispositivos móveis. No entanto, os vídeos capturados por esses dispositivos estão sujeitos a movimentos indesejados devido à vibração da câmera. Para superar esse problema, a estabilização digital visa remover o movimento indesejado dos vídeos pela aplicação de ferramentas computacionais, sem o uso de hardware específico, para melhorar a qualidade visual das cenas de forma a melhorar aspectos do vídeo segundo a percepção humana ou facilitar aplicações finais, como detecção e rastreamento de objetos. O processo de estabilização digital de vídeos bidimensional geralmente é dividido em três etapas principais: estimativa de movimento da câmera, remoção do movimento indesejado e geração do vídeo corrigido. Neste trabalho, investigamos e avaliamos métodos de estabilização digital de vídeos para corrigir vibrações e instabilidades que ocorrem durante o processo de aquisição. Na etapa de estimativa de movimento, desenvolvemos e analisamos um método consensual para combinar um conjunto de técnicas de características locais para estimativa do movimento global. Também apresentamos e testamos uma nova abordagem que identifica falhas na estimativa do movimento da câmera por meio de características locais e calcula uma estimativa corrigida. Na etapa de remoção do movimento indesejável, propomos e avaliamos uma nova abordagem para estabilização de vídeos com base em um filtro Gaussiano adaptativo para suavizar a trajetória da câmera. Devido a incoerências existentes nas medidas de avaliação disponíveis na literatura em relação à percepção humana, duas representações são propostas para avaliar qualitativamente os métodos de estabilização de vídeos: a primeira baseia-se em ritmos visuais e representa o comportamento do movimento do vídeo, enquanto que a segunda é baseada na imagem da energia do movimento e representa a quantidade de movimento presente no vídeo. Experimentos foram realizados em três bases de dados. A primeira consiste em onze vídeos disponíveis na base de dados GaTech VideoStab (2011) e outros três vídeos coletados separadamente. A segunda, proposta por Liu et al. (2013), consiste em 139 vídeos divididos em diferentes categorias. Finalmente, propomos uma base de dados complementar às demais, composta a partir de quatro vídeos coletados separadamente. Trechos dos vídeos originais com presença de objetos em movimento e com fundo pouco representativo foram extraídos, gerando-se um total de oito vídeos. Resultados experimentais demonstraram a eficácia das representações visuais como medida qualitativa para avaliar a estabilidade dos vídeos, bem como o método de combinação de características locais. O método proposto baseado em otimização foi capaz de detectar e corrigir falhas de estimativa de movimento, obtendo resultados significativamente superiores em relação à não aplicação dessa correção. O filtro Gaussiano adaptativo permitiu gerar vídeos com equilíbrio adequado entre a taxa de estabilização e a quantidade de pixels preservados nos quadros dos vídeos. Os resultados alcançados como o nosso método de otimização nos vídeos da base de dados proposta foram superiores aos obtidos pelo método implementado no YouTube (2011).