Defesa de dissertação (30/12/2020): Jefferson Colares de Paula

Discente: Jefferson Colares de Paula

Título: Reidentificação de pessoas em longo prazo utilizando características multimodais

Orientadores: Diego Barreto Haddad (orientador), Douglas Oliveira Cardoso (coorientador)

Banca: Diego Barreto Haddad (presidente), Douglas Oliveira Cardoso (CEFET/RJ), Fernanda Duarte Vilela Reis de Oliveira (UFRJ), Eduardo Bezerra da Silva (CEFET/RJ), Gabriel Matos Araujo (CEFET/RJ)

Dia/hora:  30 de dezembro de 2020, às 14h.

Sala remota: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_NGJhNTJlZWUtNWY5OS00OWM2LWE3ZWEtNmFmNWI1MDNmZWYy%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%229287392f-fc6f-454c-a314-46c0529f6841%22%7d

Resumo: A reidentificação de pessoas (ReID) consiste em comparar imagens contendo pessoas, obtidas por múltiplas câmeras com campos de visão não sobrepostos e inferir se as pessoas nessas imagens são as mesmas ou não. Trata-se de um problema mais complexo do que aparenta, pois as imagens comparadas costumam apresentar grandes diferenças na iluminação, no ângulo de captura, nas características óticas das lentes utilizadas, alem de oclusão parcial, auto-oclusão, planos de fundos confusos e outros complicadores. A reidentificação de pessoas em longo prazo, que é o tema desse trabalho, e caracterizada pela ocorrência de um intervalo entre as capturas das imagens. Este intervalo não tem duração específica, mas em geral costuma ser superior a um dia, no qual a pessoa observada pode ter trocado de roupas ou sofrido pequenas mudanças na aparência. As mudanças na aparência ocorridas entre as capturas de imagens representam um desafio adicional, pois as cores e texturas das roupas, que são as características mais comumente utilizadas para reidentificação, não podem ser utilizadas como elementos discriminantes. Este trabalho investiga uma solução para o problema da reidentificação de pessoas em longo prazo por meio da utilização de características da face e da forma de caminhar das pessoas como entradas para um modelo de aprendizado de máquina baseado em redes neurais. A hipótese avaliada é que a combinação destas características permitam que o modelo despreze ou minimize o efeito das trocas de roupas e ao mesmo tempo valorize as características motoras. Os resultados obtidos mostram que a combinação das características melhoram o desempenho da reidentificação em curto prazo e também podem ser utilizadas para o reconhecimento de pessoas em longo-prazo.

Dissertação

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