Pesquisador do Sense Raphael Prates defende seu tese de Ph.D. sobre reidentificação de pessoas
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Na 200ª defesa de tese do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), realizada na última sexta-feira (29), o pesquisador do Sense Raphael Felipe de Carvalho Prates obteve seu doutorado em Ciência da Computação sob a supervisão do professor William Robson Schwartz, coordenador do Smart Sense Laboratory. Sua tese, “Correspondência entre pessoas em uma rede de câmeras de vigilância”, aborda o problema da reidentificação de pessoas em ambientes de vigilância por vídeo.
A reidentificação de pessoas (Re-ID) consiste em reconhecer um determinado sujeito a partir de imagens capturadas por diferentes câmeras, possivelmente sem sobreposição de campo de visão. Em ambientes de vigilância, devido a fatores como oclusão e baixa resolução, não podemos assumir que o reconhecimento facial é possível, consequentemente, a reidentificação deve ser realizada a partir de pistas de aparência gerais.
Como a aparência de uma pessoa pode mudar drasticamente de uma câmera para outra, devido a fatores como iluminação e perspectiva diferentes, a reidentificação da pessoa continua sendo um problema desafiador. Além disso, algumas configurações são especialmente desafiadoras. Por exemplo, em ambientes de escolas e fábricas, os indivíduos usam uniformes e, portanto, a pista de aparência capturada principalmente nas roupas não é confiável para executar Re-ID.
Em sua tese, Raphael Prates investigou o problema do Re-ID sob duas perspectivas: aprendizado subespacial e identificação indireta. O primeiro é baseado na suposição de que imagens da mesma pessoa, mesmo que capturadas de câmeras diferentes, compartilham características que podem ser capturadas por um mapeamento não linear para um subespaço comum de baixa dimensão. Este último baseia-se no pressuposto de que indivíduos semelhantes em uma câmera permanecerão semelhantes quando capturados em outra câmera, de modo que, em vez de comparar diretamente imagens de câmeras diferentes, essas imagens possam ser comparadas indiretamente com base na similaridade com um subconjunto de indivíduos cujas imagens estão disponíveis em ambas as câmeras.
A pesquisa relatada nesta tese resultou em sete publicações revisadas por pares e foi financiada pela Agência Estadual de Pesquisa e Desenvolvimento de Minas Gerais (FAPEMIG).
O comitê de tese foi composto pelos professores Erickson Rangel do Nascimento e Adriano Alonso Veloso, da UFMG, Guillermo Cámara Chávez, da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) e Moacir Antonelli Ponti, da Universidade de São Paulo (USP).
O pesquisador
Raphael Prates é bacharel em Engenharia de Controle e Automação e possui mestrado em Ciência da Computação, ambos pela UFOP, com uma dissertação sobre detecção de placas veiculares.
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