| dc.contributor | REN, Tsang Ing | |
| dc.creator | MAGALHÃES, Guilherme Ramalho | |
| dc.date | 2015-03-09T14:33:01Z | |
| dc.date | 2015-03-09T14:33:01Z | |
| dc.date | 2014-08-26 | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11496 | |
| dc.description | Com a grande proliferação de vídeos compartilhados na internet e o crescimento na sua
utilização, cada vez mais torna-se indispensável a utilização de métodos automatizados para
agrupar, analisar, indexar e buscar esses vídeos. Um dos tipos de análise de grande interesse
atualmente é a análise semântica de vídeos de esportes devido as grandes possibilidades de
aplicação comercial. Devido a grande diferença entre as regras e dinâmica de jogo, a abordagem
mais comumente utilizada é primeiro realizar a identificação do gênero esportivo do vídeo para
só então realizar uma análise semântica. Este processo é conhecido como categorização ou
classificação de vídeos de esportes. A maior parte dos bancos de vídeos de esportes disponíveis
para análise são compostos apenas por vídeos produzidos e transmitidos pela televisão. Neste
trabalho, analisamos diversas técnicas para a classificação de vídeos de esportes e propomos uma
combinação de características de cor (Autocorrelogramas) e de textura (Local Binary Patterns -
LBP) para realizar a classificação do gênero esportivo em frames extraídos das sequências de
vídeos. Nossa base de vídeos gerada para testes é composta por vídeos de três diferentes esportes,
obtidos de fontes de diferente natureza: Vídeos capturados com equipamento profissional e
transmitidos pela TV e sequências de vídeos geradas por usuários comuns através de smartphones.
Esse tipo de tarefa representa um desafio porque vídeos amadores não são editados, as câmeras
quase sempre se movem de maneira não-controlada e o ponto de visualização raramente é ideal.
Nossa abordagem mostra uma taxa de classificação comparável com as técnicas do estado da
arte quando as características são utilizadas separadas e um aprimoramento significativo quando
são utilizadas de forma conjunta. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Autocorrelogramas | |
| dc.subject | Padrões Binários Locais | |
| dc.subject | Classificação de Vídeos de Esportes | |
| dc.subject | Vídeos de Dispositivos Móveis | |
| dc.subject | Classificador Multi-Classe | |
| dc.subject | Máquina de Vetores Suporte | |
| dc.subject | Fusão de Características | |
| dc.title | Classificação de esportes em vídeos amadores e profissionais | |
| dc.type | masterThesis | |
