Modelagem de Objetos Através de Rastreamento Sem Pesos

Esta tese apresenta um método para realizar a criação de modelos de objetos rastreados em frames de vídeo. Na abordagem proposta, tanto o rastreamento quanto a modelagem dos objetos são realizados em tempo real, sem utilização de nenhum tipo de conhecimento prévio sobre os objetos de interesse a serem modelados. O objetivo principal deste trabalho é gerar modelos que forneçam um entendimento sobre as estruturas visuais dos objetos observados, mapeando possíveis transições entre os aspectos aprendidos. As únicas informações utilizadas como entradas para o sistema desenvolvido são as coordenadas da localização do alvo no primeiro frame, e a partir deste momento, o rastreamento é executado para encontrar as localizações corretas em cada um dos frames observados. As respostas de localização obtidas em cada um dos frames são passadas para o modelador de objetos, responsável por mapear os aspectos e as possíveis transições entre aspectos. Os modelos criados possuem representações visuais que podem ser utilizadas para determinar caminhos de estados entre aspectos de um mesmo objeto, ou até mesmo visualizar partes de um objeto que estejam sofrendo oclusão parcial. O desenvolvimento do sistema proposto nesta tese foi baseado em redes neurais sem peso, utilizando os modelos WiSARD, ClusWiSARD e DRASiW.