Vigilância Inteligente

Problemas de visão computacional aplicados à vigilância visual vêm sendo estudados há vários anos com o objetivo de encontrar soluções precisas e eficientes, necessárias para permitir a execução de sistemas de vigilância em ambientes reais. O principal objetivo de tais sistemas é analisar a cena com foco na detecção e reconhecimento de atividades suspeitas realizadas por seres humanos na cena, para que o pessoal de segurança possa prestar mais atenção a essas atividades pré-selecionadas. Para conseguir isso, vários problemas precisam ser resolvidos primeiro, por exemplo, subtração de fundo, detecção de pessoas, rastreamento e reidentificação, reconhecimento facial e reconhecimento de ações. Embora cada um desses problemas tenha sido pesquisado nas últimas décadas, eles são dificilmente considerados em uma sequência, cada um é geralmente resolvido individualmente. No entanto, em cenários reais de vigilância, os problemas acima mencionados devem ser resolvidos em sequência, considerando apenas os vídeos como entrada.

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Universidade Federal de Minas Gerais, 2019.

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Antonio Carlos Nazare Junior; William Robson Schwartz

A scalable and flexible framework for smart video surveillance Journal Article

Em: Computer Vision and Image Understanding, 144 (C), pp. 258–275, 2016.

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A Scalable and Versatile Framework for Smart Video Surveillance Masters Thesis

Federal University of Minas Gerais, 2014.

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Antonio Carlos Nazare Junior; Cassio Elias Santos dos Junior; Renato Ferreira; William Robson Schwartz

Smart Surveillance Framework: A Versatile Tool for Video Analysis Inproceedings

Em: IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, pp. 753–760, 2014.

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Antonio Carlos Nazare Junior; Renato Ferreira; William Robson Schwartz

Scalable Feature Extraction for Visual Surveillance Inproceedings

Em: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), pp. 375-382, Springer International Publishing, 2014.

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