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Defesa de Dissertação de Mestrado - Nº 1.919: HuTrain: um Framework para a Rápida Concepção de Datasets de  Estimação de Poses Humanas

28 de Julho de 2020 às 09:41:53

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.919

Aluno: Ricardo Rossiter Barioni
Orientadora: Profa. Veronica Teichrieb
Co-orientador: Lucas Silva Figueiredo ( Laboratórios Voxar/CIn/UFPE)
Título: HuTrain: um Framework para a Rápida Concepção de Datasets de 
Estimação de Poses Humanas
Data: 30/07/2020
Hora/Local: 10h – CIn (Virtual)  - https://meet.google.com/yfi-cuqe-brp
Banca Examinadora:
Prof. Cleber Zanchettin  (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Thales Miranda de Almeida Vieira (UFAL / Instituto de Computação)
Prof. Lucas Silva Figueiredo  ( Laboratório Voxar/CIn/UFPE)
 

RESUMO:

Algoritmos de rastreamento de corpos baseados em imagem são úteis em 
diversos cenários, tais como animações de avatares e interação por gestos 
para aplicações em realidade virtual (VR, Virtual Reality). Nos últimos 
anos, as melhores soluções presentes no estado da arte referentes ao 
rastreamento de corpos (de acordo com as melhores bases de dados da área) 
são fortemente baseadas em algoritmos de redes neurais convolucionais 
(CNNs, Convolutional Neural Networks) e utilizam extensas bases de dados 
para o treinamento e validação. Apesar de essas soluções atingirem altas 
pontuações de precisão quando avaliadas em alguns dessas bases de dados, 
existem alguns desafios de rastreamento específicos (por exemplo, cenários 
upside-down) os quais não são bem cobertos e,consequentemente, não são 
corretamente rastreados. Ao invés de condensar uma única solução para todos 
os casos, é proposto o HuTrain, um framework para a criação de bases de 
dados para estimação de poses humanas (HPE, Human Pose Estimation) de forma fácil e rápida. O HuTrain compreende uma série de passos, incluindo a 
calibração automática de câmeras, estimação de poses humanas refinadas e 
conversão para formatos de bases de dados conhecidas. Com o HuTrain, o 
usuário pode gerar bases de dados referentes a poses humanas, atacando 
desafios de rastreamento específicos para o contexto de aplicação desejado, 
sem a necessidade de anotar instâncias de poses humanas manualmente.

Palavras-chave: Captura de movimento. Calibração de câmeras. Redes neurais convolucionais.