ARDOP: Abordagens Robustas e Discriminativas para Observação de Pessoas

O entendimento automático de atividades humanas em vídeos é de grande interesse pois permite o monitoramento de ambientes baseado na análise da interação entre indivíduos e de seus comportamentos. Desta maneira, novas tecnologias para prevenção de acidentes e para a identificação de comportamento suspeito podem ser desenvolvidas, gerando, portanto, benefícios para a sociedade. Para que atividades humanas sejam analisadas de forma automática, tarefas como detecção, reconhecimento, rastreamento e reidentificação de pessoas e o reconhecimento de ações individuais, devem ser tratadas de forma acurada e eficiente. Tais tarefas compreendem a subárea da visão computacional denominada observação de pessoas, que trata da análise de imagens e vídeos contendo humanos. Este projeto visou à resolução de problemas relacionados à observação de pessoas focando em abordagens robustas e discriminativas de modo que a quantidade de resultados não acurados seja reduzida e problemas de mais alto nível, como reconhecimento de atividades, possam ser resolvidos, permitindo assim que, aplicações de monitoramento automático de ambientes sejam desenvolvidas.