Title:
Sistema de identificação de pessoas com base no seu movimento: Arquitectura, Desenho e Implementação.
Description:

Com o aumento da presença de sistemas de visão em espaços públicos e privados, cresceu o interesse por sistemas inteligentes de vigilância [1]. A maioria de aplicações existentes foca-se em dados biométricos que obrigam à existência de restrições em run time por parte dos sistemas. Neste trabalho propõe-se desenvolver um protótipo de um sistema que identifique pessoas através da observação do seu movimento, sem que haja obrigatoriedade de tais restrições.

 

Definição do Problema

Este projecto tem como os dois objectivos principais a pesquisa de algoritmos para reconhecimento pessoas e seguimento do seu movimento num ambiente multicâmara, e posteriormente proceder à sua aplicação num sistema para identificação automática de pessoas com base no sinal de movimento adquirido. Como é oportunamente identificado em [2], a generalidade dos sistemas de identificação biométrica geralmente focam reconhecimento de caras, iris ou impressões digitais, obrigando por isso a uma interacção com o sistema por parte do utilizador. A implementação de um sistema biométrico não restritivo pode tirar partido da existência de redes multicâmara para seguir o movimento de alvos no espaço [3]. Posteriormente fazendo uso dessa informação, pode permitir a correcta identificação de pessoas em ambientes vigiados.

Durante a primeira fase o aluno deverá implementar um algoritmo de reconhecimento e seguimento de pessoas em espaço multicâmara. De seguida deverá aplicar um método de segmentação em linguagem de alto nível [4], e assim gerar assinaturas de movimento que permitam a correcta identificação de pessoas com base nessa informação.

 

Resultados esperados:

 O trabalho realizado espera alcançar os seguintes objetivos:

  • Sistema automático para identificação de pessoas com base em movimento.
  • Sistema de aprendizagem .

O trabalho realizado espera resultados tangíveis na forma de:

  • Implementação de técnicas de detecção e seguimento de pessoas em sistemas multicâmara
  • Implementação em software de um modelo de identificação de pessoas.
  • Desenvolvimento de bibliotecas de software plug n' play, que permitam (1) aprendizagem de novas pessoas à base de dados, (2) reconhecimento de pessoas dadas trajectórias de movimento dos membros do seu corpo.
  • Implementação de um protótipo experimental no setup disponível no LRM
  • Disseminação e relatório técnico do trabalho

 

Plano de Trabalho:

Início: Setembro 2012

Tarefa 1: Levantamento de técnicas existentes necessárias à implementação do sistema.

Tarefa 1: Processamento de sinal vídeo para extracção de características

Tarefa 2: Segmentação do sinal em linguagem de alto nível

Tarefa 3: Desenho do sistema a implementar para aprendizagem e protótipo.  

Tarefa 4: Desenvolvimento modular de cada uma das fases. 

Tarefa 5: Demonstração experimental do sistema e avaliação de desempenho.

Tarefa 6: Relatório técnico e Disserta

Entrega de Dissertação

 

Pré-requisitos necessários:

  • Conhecimento de Linguagens de Programação: C/C++ e Matlab
  • Interesse na área de programação, visão por computador e processamento de imagem.

 

Equipamento e Recursos Disponíveis 

  • Sistema multicâmara existente no Laboratório de Robótica Móvel (LRM) do Instituto de Sistemas e Robótica
  • Sistema Kinect da Microsoft.
  • Apoio do grupo de investigação do LRM

 

Orientadores

Orientador

Dr. Jorge Dias

Dep de Eng. Electrotécnica e de Computadores

email: jorge@deec.uc.pt

 

Co-Orientador

Eng. Luís Santos (Aluno Programa doutoral e Monitor Assistente)

Dep de Eng. Electrotécnica e de Computadores

email: luis@isr.uc.pt

 

Referências:

[1] Cornelius Held, Julia Krumm, Petra Markel, and Ralf Schenke. Intelligent Video Surveillance. Computer, March: 83-84, 2012.

[2] Alexandros Iosifidis and Anastasios Tefas and Ioannis Pitas. Activity-Based Person Identification Using Fuzzy Representation and Discriminant Learning. IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, Vol 7. No 2. pp 530-542, April 2012.

[3] Multi-sensor 3D Volumetric Reconstruction Using CUDA. Hadi Aliakbarpour, Luis Almeida, Paulo Menezes and Jorge Dias. Journal of 3D Research, Springer, 2:1-14, 2011.

[4] Luís Santos and Jorge Dias: "Hierarchy and Reversibility in Human Motion Modelling: A Bayesian Approach", in 1st Workshop on Recognition and Action for Scene Understanding (REACTS) 2011, Malaga, Spain.