Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha

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Luiz Eduardo Peralta Lima
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1 Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares 3º Congresso Nacional de Biomecânica Fevereiro 2009, Bragança

2 Índice: Introdução; Métodos estudados; Aplicações; Conclusões; Trabalho futuro. 2

3 Introdução: Neste trabalho faz-se uma introdução aos métodos de segmentação de estruturas em sequências de imagem, adequados para análise da marcha. Apresenta-se dois métodos de segmentação de imagem, discutindo as suas vantagens e possíveis aplicações. 3

4 Introduction: Geralmente, a identificação de estruturas representadas ao longo de sequências de imagem representa a primeira fase do processo computacional de análise de movimento a partir de informação visual. Assim, o primeiro passo consiste na segmentação das estruturas para posterior análise. Se, para os humanos a tarefa de identificar objectos em movimento em imagens é trivial, o mesmo não acontece em termos computacionais. 4

5 Problemas: Iluminação É comum existir variação da iluminação ao longo das sequências de imagem Oclusão das estruturas Por vezes o sujeito não permanece na cena de estudo ou é sobreposto por outras entidades Fundos dinâmicos Quando a câmara está em movimento ou a cena é variável Sombras Múltiplas estruturas em movimento 5

6 Métodos: A utilização de um algoritmo de detecção de orlas, por si só, não é suficiente para identificar o sujeito em movimento: Utilização do algoritmo de detecção de orlas (Canny) 6

7 Métodos: Subtracção de fundos (1) Método típico de segmentação de imagens que implica o cálculo de uma imagem de referência seguido da subtracção de cada imagem (frame) da sequência pela imagem de referência e posterior binarização do resultado. Detecção de objectos em movimento (2) Método baseado na teoria de decisão de Bayes para detectar objectos em imagens a partir uma sequência de imagens. KaewTraKulPong, P. and R. Bowden. An Improved Adaptative Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection, 2 nd European Workshop on Advanced Video-based Surveillance Systems, Li, L. et al. Foreground object detection from videos containing complex background, Proceedings of 11 th ACM International Conference on Multimedia,

8 Método de subtracção de fundos (1): Começa por calcular uma imagem de referência utilizando um modelo adaptativo Gaussiano não-paramétrico pixel-a-pixel baseado no trabalho apresentado por Grimson et al (1998); Foram efectuadas algumas alterações às equações de forma a permitir ao sistema aprender mais rapidamente e de forma mais eficiente, assim como adaptar-se a cenas mais complexas. Grimson Wel, et al. Using adaptive tracking to classify and monitor activities in a site, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, KaewTraKulPong, P. and R. Bowden. An Improved Adaptative Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection, 2 nd European Workshop on Advanced Video-based Surveillance Systems,

9 Método de subtracção de fundos (1): Exemplo: 9

10 Método de detecção de objectos em movimento (2): Em primeiro lugar, os pixéis sem alterações na sequência de imagens são filtrados através da subtracção de fundos e diferenças temporais. Em seguida, as alterações detectadas são marcadas como pertencendo a pixéis associados a objectos estacionários ou não, de acordo com as alterações. Os pixéis associados são classificados, de acordo com a estatística de cores calculada através da teoria de decisão de Bayes. Os objectos em movimento são segmentados depois de actualizar os resultados dos pixéis (estacionários e em movimento) e os modelos do fundo. Li, L. et al. Foreground object detection from videos containing complex background, 11 th ACM International Conference on Multimedia,

11 Método de detecçaõ de objectos em movimento (2): Exemplo: 11

12 Resultados obtidos utilizando os dois métodos: Método de subtracção de fundos Método de detecção de objectos em movimento 12

13 Aplicações para análise da marcha: Exemplo do seguimento de um pedestre Baumberg, A. and D. Hogg. Generating spatiotemporal models from examples. Image and Vision Computing, vol. 14, p ,

14 Aplicações para análise da marcha: Estudo biomecânico de atletas Jesus, R.M. et al. Tracking of Human Motion using Multiple Predictors, International Workshop on Articulated Motion and Deformable Objects,

15 Conclusões: Discutiram-se dois métodos para segmentação de objectos em sequências de imagem e possíveis aplicações relacionadas com análise da marcha; Os métodos de segmentação têm de ultrapassar diversos problemas, tais como: fundos dinâmicos, situações de oclusão ou sequências de imagem com mais de uma estrutura em movimento; Ambos os métodos obtêm resultados satisfatórios utilizando uma sequência de imagens relativamente pequena (cerca de 45 frames); O segundo método obtém melhores resultados que o primeiro quando existem sombras na cena; Existem várias aplicações para análise do movimento humano, como reconhecimento de pessoas em sistemas de segurança ou análise da marcha. 15

16 Trabalho futuro: Desenvolver metodologias para segmentar pessoas em sequências de imagem utilizando modelos e actualização das imagens de fundo; Desenvolver metodologias para seguimento de pessoas sem utilizar marcas corporais que sejam robustas a problemas de oclusão; Desenvolver mecanismos capazes de ajustar automaticamente os modelos cinemáticos construídos em função do movimento envolvido. 16

17 Agradecimentos: O primeiro autor agradece a bolsa de Doutoramento, com referência SFRH/BD/28817/2006, atribuída pela FCT Fundação para a Ciência e Tecnologia. 17

Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares maria.

18 Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares 3º Congresso Nacional de Biomecânica Fevereiro 2009, Bragança

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