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  • Bom dia a todos

    Hoje irei-vos apresentar o projecto que elaborei ao longo do ultimo ano do meu Mestrado, o qual intitula-se :

    LoCoBoard : Quadro Interactivo de Baixo Custo Recorrendo a Algoritmos de Visão Por Computador
  • Quanto á estrutura desta apresentação:

    Começarei por uma breve introdução á temática,

    Depois irei contextualizar este projecto.

    De seguida definirei os seus objectivos

    Depois irei vós passar um vídeo que foi realizado de forma a ilustrar o funcionamento deste projecto.

    Passarei a apresentar a arquitectura da aplicação e depois irei mais me focar nos algoritmos que foram utilizados.

    Apresentarei de seguida os resultados das avaliações que nos proposemos.

    E Por fim, darei por terminada esta apresentação com uma breve conclusão.
  • Esta investigação baseia-se sobretudo na Interacção Homem-Maquina.

    Steve Ballmer, actual Responsável pela Microsoft, diz-nos: “na era digital, adopção de interfaces naturais entre o homem e a máquina torna-se cada vez mais pertinente”

    Se reflectirmos um pouco, desde que os COMPUTADORES EXISTEM POUCA foi a EVOLUÇÃO das suas INTERFACES de COMUNICAÇÃO.
    Continuamos com os RATOS e os TECLADOS.

    E estes dispositivos já não são OS mais ADEQUADOS para a  ÉPOCA que atravessamos, onde CADA UTILIZADOR ESPERA sempre uma RELAÇÃO MAIS SIMPLES e NATURAL com sua MAQUINA.

    Mas em que sentido estas interfaces podem evoluir? (próximo slide)

    Continuando a citar Steve Ballmer:

    “Interfaces Naturais serão usadas em cada dispositivo. Fala, gestos e escrita manual serão parte integrante da interacção com os computadores, televisões e telemóveis. Continuará a fazer sentido utilizar o teclado e o rato como únicos meios de interacção?” (1)

    Esta CITAÇÃO mostra-nos o CAMINHO a seguir para a EVOLUÇÃO.

    PERCEBEMOS de mesmo modo, o PORQUÊ de estas serem INTERFACES NATURAIS, devido a se APROXIMAREM cada vez MAIS das ACÇÕES dos seus UTILIZADORES.
  • Como imaginam, não seria VIÁVEL ESTENDER-ME por todas as ÁREAS de aplicações possíveis, daí que ESCOLHI focar-me nas DIFICULDADES existentes na ÁREA da EDUCAÇÃO.

    Devemo-nos questionar sobre: qual a MAIS VALIA de TRAZER FERRAMENTAS INTERACTIVAS para dentro da SALA de AULA ?

    SEGUNDO um ESTUDO realizado por Dave Miller e Doug Averis entre outros, ESTES CONCLUÍRAM que: LER

    Mas então PORQUE é que as INSTITUIÇÕES não ADOPTAM os QUADROS INTERACTIVOS ? (próximo slide)
  • Existem 3 soluções:
    - o QUADRO TRADICIONAL a giz ou marcadores SEM INTERACTIVIDADE, mas é o MAIS UTILIZADO.
    - recorrer a PROJECÇÕES com RETROPROJECTOR, o que IMPOSSIBILITA A INTERAcÇÃO, mas é frequentemente usado.
    - QUADROS INTERACTIVOS, mas esses são sistemas CAROS que acabam por NÃO SER ESCOLHA.

    E é a esses que me refiro quando digo que:
    A panóplia de soluções comerciais disponíveis é vasta, mas o custo associado é geralmente elevado para equipar de forma generalizada os estabelecimentos de ensino, principalmente nos países de economia mais débil.
  • Face ao período de crise em que nos encontramos, não deveríamos mudar a nossa ideologia?
    Porquê conceber algo novo quando já nem usamos as soluções existentes, por essas serem muito dispendiosas?

    Olhar para essas aplicações e tentarmos, torna-las mais atractivas para o publico, isso sim é um desafio.

    Um pouco á imagem do que propomos resolver, com este projecto que pretende: propor um sistema de quadro interactivo de código aberto, onde os algoritmos de detecção serão fundamentais.
    De mais os requisitos de hardware serão muitos pequenos (PC cm webcam, videoprojector e apontador IR) a fim de permitir massificar o seu uso.
  • Agora irei passar um video onde podemos ver a aplicaçao a funcionar
  • Agora irei passar um video onde podemos ver a aplicaçao a funcionar
  • Agora vou passar a explicar a arquitectura do sistema.
    Esta articula-se em quatro blocos.
    Definir a contribuição e reutilização (OpenCV-Algoritmos-QT-TUIO)
    Desenvolvido em C++ funciona em qq OS

    Passarei agora a definir mais especificamente a parte dos algoritmos.
  • Agora vou passar a explicar a arquitectura do sistema.
    Esta articula-se em quatro blocos.
    Definir a contribuição e reutilização (OpenCV-Algoritmos-QT-TUIO)
    Desenvolvido em C++ funciona em qq OS

    Passarei agora a definir mais especificamente a parte dos algoritmos.
  • Agora vou passar a explicar a arquitectura do sistema.
    Esta articula-se em quatro blocos.
    Definir a contribuição e reutilização (OpenCV-Algoritmos-QT-TUIO)
    Desenvolvido em C++ funciona em qq OS

    Passarei agora a definir mais especificamente a parte dos algoritmos.
  • Esta secção tem por objectivo definir cada um dos algoritmos.
    Porquê mais que um algoritmo? (PAUSA)
    simplesmente para entender, estudar e poder comparar os seus diversos comportamentos.
  • Nesta tabela podemos ver algumas das particularidades que tornam especial cada um dos algoritmos.

    Temos dois grupos distintos (próximo slide)
  • O primeiro é constituído pelos algoritmos que suportam detecção de UM único ponto de interesse.
  • E o segundo que só contem o A5 tem suporte para detecção de VARIOS pontos de interesses.

    Passo a explicar cada um dos algoritmos.
  • Primeiro Algoritmo - simples de detecção

    Ele Efectua um varrimento píxel a píxel da imagem de modo a encontrar um valor superior a um determinado “Threshold”.

    Depois é calculado e retornado o valor médio em x e y das coordenadas dos pontos que foram anteriormente encontrados.
  • Na presente imagem podemos ver qual é o varrimento efectuado em cada uma das frames com o seguinte algoritmo.
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  • Segundo Algoritmo - simples de detecção com Salto

    Seu funcionamento é semelhante ao anterior, mas este permite definir um factor salto S. Desta forma entre duas leituras, o algoritmo ignora S-1 píxeis.

    Do mesmo modo, usamos um mecanismo de médias em x e y para definir as coordenadas do PI.
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  • Terceiro Algoritmo - simples de detecção com Salto - v2

    A mais valia deste sobre a versão anterior, tende a reduzir o custo de processamento de cada imagem.

    O varrimento linear é interrompido quando é encontrado um píxel com valor superior ao “Threshold”, o que não era o caso nos algoritmos anteriores.
  • Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
  • Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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  • Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
  • Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
  • Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Quarto Algoritmo - com previsão e pesquisa em espiral

    Abordagem é diferente dos anteriores algoritmos (detecção ≠ seguimento).
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.

    Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
  • Quinto Algoritmo - multiponto

    Este é uma adaptação do algoritmo proposto por Erik van Kempen (4).
    O qual permite num simples varrimento identificar vários PI.
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).

    Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
  • De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).

    Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
  • De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).

    Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
  • De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).

    Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
  • FIG 57 e FIG 65
    Precisão não depende da forma geomtrica do PI isto é porque realizamos uma experiencia que evidenciou que independentemente da forma geometrica do PI os algoritmos de pesquisa linear continuam a prover melhores resultados
  • Precisão não depende da forma geomtrica do PI isto é porque realizamos uma experiencia que evidenciou que independentemente da forma geometrica do PI os algoritmos de pesquisa linear continuam a prover melhores resultados
  • No mesmo ambiente e reproduzindo as mesmas acções tentamos comparar 2 sistemas para os avaliar.
    Recolhemos 20 amostras com intervalos de tempos regulares. No LoCoBoard foi executada a aplicação com todos os Algoritmos. Das 20 amostras 10 correspondem a aplicação com todas as suas opções ligadas e as outras 10 com o min de opções.
  • No artigo foram realizadas algumas experiências de modo a estudar os comportamentos entre cada um dos algoritmos.

    Pelo curto tempo que me foi dado não vos posso apresentar os resultados obtidos, no entanto estes encontram-se presentes no artigo.

    As conclusões que tiramos são:
    - Primeiro que a EFICIÊNCIA dos algoritmos DEPENE do AMBIENTE em que as avaliações foram realizadas (isso é dos ruídos presentes).
    - E segundo conseguimos IDEALIZAR o ALGORITMO com MAIORES POTENCIALIDADES. No entanto se quisermos DETERMINAR o algoritmo mais EFICIENTE, será necessário APOSTAR na realização de um ESTUDO ESTATÍSTICO MAIS APROFUNDADO.
  • Continuando a citar Steve Ballmer: LER

    Esta CITAÇÃO mostra-nos o CAMINHO a seguir para a EVOLUÇÃO.

    PERCEBEMOS de mesmo modo, o PORQUÊ de estas serem INTERFACES NATURAIS, devido a se APROXIMAREM cada vez MAIS das ACÇÕES dos seus UTILIZADORES.
  • LoCoBoard

    1. 1. LoCoBoard: Quadro Interactivo de Baixo Custo Recorrendo a Algoritmos de Visão por Computdor Christophe Soares Orientadores: Rui S. Moreira | José M. Torres Porto, 18 de Dezembro 2009
    2. 2. Sumário Introdução Contexto Objectivos Vídeo Arquitectura Algoritmos Avaliações Conclusões
    3. 3. Introdução “Na era digital, a adopção de interfaces naturais entre o Homem e a máquina torna-se cada vez mais pertinente. Fala, gestos e escrita manual serão parte integrante da interacção com os computadores, televisões e telemóveis”
    4. 4. Contexto Na educação, em particular, a utilização de ferramentas interactivas, pretende: • Melhorar as práticas pedagógicas, • Auxiliar a compreensão de conceitos complexos, • Permitir o trabalho colaborativo
    5. 5. Contexto • Vasta panóplia de soluções comerciais • Custo associado é geralmente elevado • Difícil equipar de forma generalizada estabelecimentos de ensino
    6. 6. Objectivos Desenvolver um Quadro Interactivo de código aberto e de baixo custo • Algoritmo de detecção PI são fundamentais à sua implementação Fundamental requisitos hardware minimalistas, i.e., • Computador com webcam • Videoprojector • Apontador IR Facilitar o uso e a massificação do Quadro Interactivo
    7. 7. Vídeo (1) (1) [http://tiny.cc/christophesoares]
    8. 8. Arquitectura CAPTURA SINAL DE PRÉ-PROCESSAMENTO VIDEO DA FRAME REPORTAR AS DETECÇÃO E COORDENADAS TRACKING DE BLOBS
    9. 9. Arquitectura OPENCV CAPTURA SINAL DE PRÉ-PROCESSAMENTO VIDEO DA FRAME REPORTAR AS DETECÇÃO E COORDENADAS TRACKING DE BLOBS
    10. 10. Arquitectura OPENCV CAPTURA SINAL DE PRÉ-PROCESSAMENTO VIDEO DA FRAME REPORTAR AS DETECÇÃO E COORDENADAS TRACKING DE BLOBS ALGORITMOS
    11. 11. Arquitectura OPENCV CAPTURA SINAL DE PRÉ-PROCESSAMENTO VIDEO DA FRAME REPORTAR AS DETECÇÃO E COORDENADAS TRACKING DE BLOBS TUIO / QT ALGORITMOS
    12. 12. Algo!tmos
    13. 13. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 adaptado a Multi-Ponto linear grupos
    14. 14. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 adaptado a Multi-Ponto linear grupos
    15. 15. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 adaptado a Multi-Ponto linear grupos
    16. 16. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 adaptado a Multi-Ponto linear grupos
    17. 17. Varrimento linear
    18. 18. Varrimento linear
    19. 19. Varrimento linear
    20. 20. Varrimento linear
    21. 21. Varrimento linear
    22. 22. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 adaptado a Multi-Ponto linear grupos
    23. 23. Varrimento linear com salto
    24. 24. Varrimento linear com salto
    25. 25. Varrimento linear com salto
    26. 26. Varrimento linear com salto
    27. 27. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 adaptado a Multi-Ponto linear grupos
    28. 28. 1º Passo
    29. 29. 1º Passo
    30. 30. 2º Passo - Centróide
    31. 31. 2º Passo - Centróide
    32. 32. 2º Passo - Centróide
    33. 33. 2º Passo - Centróide
    34. 34. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 adaptado a Multi-Ponto linear grupos
    35. 35. Previsão e Espiral
    36. 36. Previsão e Espiral
    37. 37. Previsão e Espiral
    38. 38. Previsão e Espiral
    39. 39. Previsão e Espiral
    40. 40. Previsão e Espiral
    41. 41. Previsão e Espiral
    42. 42. Centróide
    43. 43. Centróide
    44. 44. Centróide
    45. 45. Centróide
    46. 46. Processamento Quantidade Algoritmos Detecção do PI do Centróide de PI Varrimento Sistema de A1 PI Único linear Médias Varrimento Sistema de A2 PI Único linear com salto Médias Varrimento A3 Sistema em cruz PI Único linear com salto Varrimento em espiral A4 Sistema em cruz PI Único conjugado com A3 Sistema Varrimento A5 (2) adaptado a Multi-Ponto linear grupos (2) [http://geekblog.nl/entry/24]
    47. 47. Reconhecimento de PI
    48. 48. Reconhecimento de PI
    49. 49. Reconhecimento de PI
    50. 50. Reconhecimento de PI
    51. 51. Constituição de grupos e seus centróides
    52. 52. Constituição de grupos e seus centróides
    53. 53. Avaliações Criamos seis vídeos com o intuito de obter um ambiente heterogéneo com as seguintes particularidades: • Três tipos de acções - cliques, movimentos e uma combinação de ambos; • Dois ambientes - com e sem ruído.
    54. 54. Avaliações Desempenho Precisão Algoritmos Varrimento Linear Total (A1,A5) * *** Algoritmos Varrimento com Salto Total (A2) ** ** Algoritmos Varrimento Linear com Salto (A3) *** * Melhor *** Médio ** Pior *
    55. 55. Avaliações Desempenho <S >S A3 * *** <N >N A4 *** * Melhor *** Médio ** Pior *
    56. 56. Avaliações CCV (Tbeta) LoCoBoard Consumo Médio 68.3 % 32.1 % do CPU
    57. 57. Conclusão • O s o b j e c t i vo s f o r a m t o t a l m e n t e cumpridos. • Esta aplicação é uma solução simples, económica e eficiente. • As avaliações permitiram-nos identificar os algoritmos com maiores potencialidades.
    58. 58. Conclusão Trabalho futuro: • Comutação automática do algoritmo detecção; • Variantes na detecção de mancha - cálculo centróide; • Desenvolver o multi-toque.
    59. 59. NUI Group

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