LoCoBoard:
Quadro Interactivo de Baixo Custo Recorrendo a
     Algoritmos de Visão por Computdor

              Christophe...
Sumário
Introdução
Contexto
Objectivos
Vídeo
Arquitectura
Algoritmos
Avaliações
Conclusões
Introdução

“Na era digital, a adopção de interfaces naturais
entre o Homem e a máquina torna-se cada vez
mais pertinente....
Contexto
Na educação, em particular, a utilização de
ferramentas interactivas, pretende:

 • Melhorar as práticas pedagógi...
Contexto

• Vasta panóplia de soluções comerciais

• Custo associado é geralmente elevado

• Difícil equipar de forma gene...
Objectivos
Desenvolver um Quadro Interactivo de código
aberto e de baixo custo
 •   Algoritmo de detecção PI são fundament...
Vídeo          (1)




(1) [http://tiny.cc/christophesoares]
Arquitectura

 CAPTURA SINAL DE   PRÉ-PROCESSAMENTO
      VIDEO              DA FRAME




   REPORTAR AS         DETECÇÃO ...
Arquitectura
                    OPENCV

 CAPTURA SINAL DE            PRÉ-PROCESSAMENTO
      VIDEO                       ...
Arquitectura
                    OPENCV

 CAPTURA SINAL DE            PRÉ-PROCESSAMENTO
      VIDEO                       ...
Arquitectura
                    OPENCV

 CAPTURA SINAL DE            PRÉ-PROCESSAMENTO
      VIDEO                       ...
Algo!tmos
Processamento       Quantidade
Algoritmos   Detecção do PI
                             do Centróide         de PI
       ...
Processamento       Quantidade
Algoritmos   Detecção do PI
                             do Centróide         de PI
       ...
Processamento       Quantidade
Algoritmos   Detecção do PI
                             do Centróide         de PI
       ...
Processamento       Quantidade
Algoritmos   Detecção do PI
                             do Centróide         de PI
       ...
Varrimento linear
Varrimento linear
Varrimento linear
Varrimento linear
Varrimento linear
Processamento       Quantidade
Algoritmos   Detecção do PI
                             do Centróide         de PI
       ...
Varrimento linear com
        salto
Varrimento linear com
        salto
Varrimento linear com
        salto
Varrimento linear com
        salto
Processamento       Quantidade
Algoritmos   Detecção do PI
                             do Centróide         de PI
       ...
1º Passo
1º Passo
2º Passo - Centróide
2º Passo - Centróide
2º Passo - Centróide
2º Passo - Centróide
Processamento       Quantidade
Algoritmos   Detecção do PI
                             do Centróide         de PI
       ...
Previsão e Espiral
Previsão e Espiral
Previsão e Espiral
Previsão e Espiral
Previsão e Espiral
Previsão e Espiral
Previsão e Espiral
Centróide
Centróide
Centróide
Centróide
Processamento      Quantidade
Algoritmos    Detecção do PI
                              do Centróide        de PI
       ...
Reconhecimento de PI
Reconhecimento de PI
Reconhecimento de PI
Reconhecimento de PI
Constituição de grupos e
    seus centróides
Constituição de grupos e
    seus centróides
Avaliações
Criamos seis vídeos com o intuito de obter um
ambiente heterogéneo com as seguintes
particularidades:


 • Três...
Avaliações
                        Desempenho   Precisão

Algoritmos Varrimento
 Linear Total (A1,A5)       *         ***
...
Avaliações
             Desempenho

       <S                 >S
A3
        *                 ***
       <N               ...
Avaliações


                 CCV (Tbeta)   LoCoBoard

Consumo Médio
                   68.3 %       32.1 %
   do CPU
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,
  ...
Conclusão
Trabalho futuro:

 • Comutação automática do algoritmo
    detecção;

 • Variantes na detecção de mancha -
    c...
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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 Vis&amp;#xE3;o Por Computador
  • Quanto &amp;#xE1; estrutura desta apresenta&amp;#xE7;&amp;#xE3;o:

    Come&amp;#xE7;arei por uma breve introdu&amp;#xE7;&amp;#xE3;o &amp;#xE1; tem&amp;#xE1;tica,

    Depois irei contextualizar este projecto.

    De seguida definirei os seus objectivos

    Depois irei v&amp;#xF3;s passar um v&amp;#xED;deo que foi realizado de forma a ilustrar o funcionamento deste projecto.

    Passarei a apresentar a arquitectura da aplica&amp;#xE7;&amp;#xE3;o e depois irei mais me focar nos algoritmos que foram utilizados.

    Apresentarei de seguida os resultados das avalia&amp;#xE7;&amp;#xF5;es que nos proposemos.

    E Por fim, darei por terminada esta apresenta&amp;#xE7;&amp;#xE3;o com uma breve conclus&amp;#xE3;o.
  • Esta investiga&amp;#xE7;&amp;#xE3;o baseia-se sobretudo na Interac&amp;#xE7;&amp;#xE3;o Homem-Maquina.

    Steve Ballmer, actual Respons&amp;#xE1;vel pela Microsoft, diz-nos: &amp;#x201C;na era digital, adop&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de interfaces naturais entre o homem e a m&amp;#xE1;quina torna-se cada vez mais pertinente&amp;#x201D;

    Se reflectirmos um pouco, desde que os COMPUTADORES EXISTEM POUCA foi a EVOLU&amp;#xC7;&amp;#xC3;O das suas INTERFACES de COMUNICA&amp;#xC7;&amp;#xC3;O.
    Continuamos com os RATOS e os TECLADOS.

    E estes dispositivos j&amp;#xE1; n&amp;#xE3;o s&amp;#xE3;o OS mais ADEQUADOS para a &amp;#xA0;&amp;#xC9;POCA que atravessamos, onde CADA UTILIZADOR ESPERA sempre uma RELA&amp;#xC7;&amp;#xC3;O MAIS SIMPLES e NATURAL com sua MAQUINA.

    Mas em que sentido estas interfaces podem evoluir? (pr&amp;#xF3;ximo slide)

    Continuando a citar Steve Ballmer:

    &amp;#x201C;Interfaces Naturais ser&amp;#xE3;o usadas em cada dispositivo. Fala, gestos e escrita manual ser&amp;#xE3;o parte integrante da interac&amp;#xE7;&amp;#xE3;o com os computadores, televis&amp;#xF5;es e telem&amp;#xF3;veis. Continuar&amp;#xE1; a fazer sentido utilizar o teclado e o rato como &amp;#xFA;nicos meios de interac&amp;#xE7;&amp;#xE3;o?&amp;#x201D; (1)

    Esta CITA&amp;#xC7;&amp;#xC3;O mostra-nos o CAMINHO a seguir para a EVOLU&amp;#xC7;&amp;#xC3;O.

    PERCEBEMOS de mesmo modo, o PORQU&amp;#xCA; de estas serem INTERFACES NATURAIS, devido a se APROXIMAREM cada vez MAIS das AC&amp;#xC7;&amp;#xD5;ES dos seus UTILIZADORES.
  • Como imaginam, n&amp;#xE3;o seria VI&amp;#xC1;VEL ESTENDER-ME por todas as &amp;#xC1;REAS de aplica&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis, da&amp;#xED; que ESCOLHI focar-me nas DIFICULDADES existentes na &amp;#xC1;REA da EDUCA&amp;#xC7;&amp;#xC3;O.

    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 CONCLU&amp;#xCD;RAM que: LER

    Mas ent&amp;#xE3;o PORQUE &amp;#xE9; que as INSTITUI&amp;#xC7;&amp;#xD5;ES n&amp;#xE3;o ADOPTAM os QUADROS INTERACTIVOS ? (pr&amp;#xF3;ximo slide)
  • Existem 3 solu&amp;#xE7;&amp;#xF5;es:
    - o QUADRO TRADICIONAL a giz ou marcadores SEM INTERACTIVIDADE, mas &amp;#xE9; o MAIS UTILIZADO.
    - recorrer a PROJEC&amp;#xC7;&amp;#xD5;ES com RETROPROJECTOR, o que IMPOSSIBILITA A INTERAc&amp;#xC7;&amp;#xC3;O, mas &amp;#xE9; frequentemente usado.
    - QUADROS INTERACTIVOS, mas esses s&amp;#xE3;o sistemas CAROS que acabam por N&amp;#xC3;O SER ESCOLHA.

    E &amp;#xE9; a esses que me refiro quando digo que:
    A pan&amp;#xF3;plia de solu&amp;#xE7;&amp;#xF5;es comerciais dispon&amp;#xED;veis &amp;#xE9; vasta, mas o custo associado &amp;#xE9; geralmente elevado para equipar de forma generalizada os estabelecimentos de ensino, principalmente nos pa&amp;#xED;ses de economia mais d&amp;#xE9;bil.
  • Face ao per&amp;#xED;odo de crise em que nos encontramos, n&amp;#xE3;o dever&amp;#xED;amos mudar a nossa ideologia?
    Porqu&amp;#xEA; conceber algo novo quando j&amp;#xE1; nem usamos as solu&amp;#xE7;&amp;#xF5;es existentes, por essas serem muito dispendiosas?

    Olhar para essas aplica&amp;#xE7;&amp;#xF5;es e tentarmos, torna-las mais atractivas para o publico, isso sim &amp;#xE9; um desafio.

    Um pouco &amp;#xE1; imagem do que propomos resolver, com este projecto que pretende: propor um sistema de quadro interactivo de c&amp;#xF3;digo aberto, onde os algoritmos de detec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o ser&amp;#xE3;o fundamentais.
    De mais os requisitos de hardware ser&amp;#xE3;o 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 aplica&amp;#xE7;ao a funcionar
  • Agora irei passar um video onde podemos ver a aplica&amp;#xE7;ao a funcionar
  • Agora vou passar a explicar a arquitectura do sistema.
    Esta articula-se em quatro blocos.
    Definir a contribui&amp;#xE7;&amp;#xE3;o e reutiliza&amp;#xE7;&amp;#xE3;o (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 contribui&amp;#xE7;&amp;#xE3;o e reutiliza&amp;#xE7;&amp;#xE3;o (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 contribui&amp;#xE7;&amp;#xE3;o e reutiliza&amp;#xE7;&amp;#xE3;o (OpenCV-Algoritmos-QT-TUIO)
    Desenvolvido em C++ funciona em qq OS

    Passarei agora a definir mais especificamente a parte dos algoritmos.
  • Esta sec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o tem por objectivo definir cada um dos algoritmos.
    Porqu&amp;#xEA; 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 (pr&amp;#xF3;ximo slide)
  • O primeiro &amp;#xE9; constitu&amp;#xED;do pelos algoritmos que suportam detec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de UM &amp;#xFA;nico ponto de interesse.
  • E o segundo que s&amp;#xF3; contem o A5 tem suporte para detec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de VARIOS pontos de interesses.

    Passo a explicar cada um dos algoritmos.
  • Primeiro Algoritmo - simples de detec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o

    Ele Efectua um varrimento p&amp;#xED;xel a p&amp;#xED;xel da imagem de modo a encontrar um valor superior a um determinado &amp;#x201C;Threshold&amp;#x201D;.

    Depois &amp;#xE9; calculado e retornado o valor m&amp;#xE9;dio em x e y das coordenadas dos pontos que foram anteriormente encontrados.
  • Na presente imagem podemos ver qual &amp;#xE9; o varrimento efectuado em cada uma das frames com o seguinte algoritmo.
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  • Segundo Algoritmo - simples de detec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o com Salto

    Seu funcionamento &amp;#xE9; semelhante ao anterior, mas este permite definir um factor salto S. Desta forma entre duas leituras, o algoritmo ignora S-1 p&amp;#xED;xeis.

    Do mesmo modo, usamos um mecanismo de m&amp;#xE9;dias em x e y para definir as coordenadas do PI.
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  • Terceiro Algoritmo - simples de detec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o com Salto - v2

    A mais valia deste sobre a vers&amp;#xE3;o anterior, tende a reduzir o custo de processamento de cada imagem.

    O varrimento linear &amp;#xE9; interrompido quando &amp;#xE9; encontrado um p&amp;#xED;xel com valor superior ao &amp;#x201C;Threshold&amp;#x201D;, o que n&amp;#xE3;o era o caso nos algoritmos anteriores.
  • Como podemos verificar na imagem, a travessia &amp;#xE9; 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 &amp;#xE9; 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 &amp;#xE9; interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
    Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Quarto Algoritmo - com previs&amp;#xE3;o e pesquisa em espiral

    Abordagem &amp;#xE9; diferente dos anteriores algoritmos (detec&amp;#xE7;&amp;#xE3;o &amp;#x2260; seguimento).
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • &amp;#xC9; usado um vector &amp;#x2206;s (corresponde a seta preta) que permite ter uma no&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).

    Com base nesse vector conseguimos ter uma previs&amp;#xE3;o de onde poder&amp;#xE1; surgir o pr&amp;#xF3;ximo PI(terceira cruz vermelha).

    Nessa mesma previs&amp;#xE3;o, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.

    A espiral tem um limite de expans&amp;#xE3;o, quando n&amp;#xE3;o &amp;#xE9; 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 dr&amp;#xE1;stica no processador que uma pesquisa linear, da&amp;#xED; conciliarmos ambas as t&amp;#xE9;cnicas.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Com origem no ponto que encontramos &amp;#xE9; efectuada uma pesquisa nas quatro direc&amp;#xE7;&amp;#xF5;es poss&amp;#xED;veis. Desta forma, encontramos o valor m&amp;#xE9;dio na horizontal e a partir deste definimos qual ser&amp;#xE1; o valor m&amp;#xE9;dio na vertical.
  • Quinto Algoritmo - multiponto

    Este &amp;#xE9; uma adapta&amp;#xE7;&amp;#xE3;o do algoritmo proposto por Erik van Kempen (4).
    O qual permite num simples varrimento identificar v&amp;#xE1;rios PI.
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
  • Atrav&amp;#xE9;s de um simples varrimento linear da imagem &amp;#xE9; recolhida informa&amp;#xE7;&amp;#xE3;o 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 centr&amp;#xF3;ide 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 centr&amp;#xF3;ide 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 centr&amp;#xF3;ide 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 centr&amp;#xF3;ide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
  • FIG 57 e FIG 65
    Precis&amp;#xE3;o n&amp;#xE3;o depende da forma geomtrica do PI isto &amp;#xE9; porque realizamos uma experiencia que evidenciou que independentemente da forma geometrica do PI os algoritmos de pesquisa linear continuam a prover melhores resultados
  • Precis&amp;#xE3;o n&amp;#xE3;o depende da forma geomtrica do PI isto &amp;#xE9; 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 ac&amp;#xE7;&amp;#xF5;es tentamos comparar 2 sistemas para os avaliar.
    Recolhemos 20 amostras com intervalos de tempos regulares. No LoCoBoard foi executada a aplica&amp;#xE7;&amp;#xE3;o com todos os Algoritmos. Das 20 amostras 10 correspondem a aplica&amp;#xE7;&amp;#xE3;o com todas as suas op&amp;#xE7;&amp;#xF5;es ligadas e as outras 10 com o min de op&amp;#xE7;&amp;#xF5;es.
  • No artigo foram realizadas algumas experi&amp;#xEA;ncias de modo a estudar os comportamentos entre cada um dos algoritmos.

    Pelo curto tempo que me foi dado n&amp;#xE3;o vos posso apresentar os resultados obtidos, no entanto estes encontram-se presentes no artigo.

    As conclus&amp;#xF5;es que tiramos s&amp;#xE3;o:
    - Primeiro que a EFICI&amp;#xCA;NCIA dos algoritmos DEPENE do AMBIENTE em que as avalia&amp;#xE7;&amp;#xF5;es foram realizadas (isso &amp;#xE9; dos ru&amp;#xED;dos presentes).
    - E segundo conseguimos IDEALIZAR o ALGORITMO com MAIORES POTENCIALIDADES. No entanto se quisermos DETERMINAR o algoritmo mais EFICIENTE, ser&amp;#xE1; necess&amp;#xE1;rio APOSTAR na realiza&amp;#xE7;&amp;#xE3;o de um ESTUDO ESTAT&amp;#xCD;STICO MAIS APROFUNDADO.
  • Continuando a citar Steve Ballmer: LER

    Esta CITA&amp;#xC7;&amp;#xC3;O mostra-nos o CAMINHO a seguir para a EVOLU&amp;#xC7;&amp;#xC3;O.

    PERCEBEMOS de mesmo modo, o PORQU&amp;#xCA; de estas serem INTERFACES NATURAIS, devido a se APROXIMAREM cada vez MAIS das AC&amp;#xC7;&amp;#xD5;ES 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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