800 resultados para Face recognition from video
Resumo:
La nostra investigació s'inscriu en la concepció dinàmica de la intel·ligència, i concretament en el processos que configuren el processament cerebral en el Model d'integració de la informació descrit per Das, Kirby i Jarman (1979). Els dos processos cerebrals que constitueixen la base de la conducta intel·ligent són el processament simultani i el processament seqüencial; són les dues estratègies principals del processament de la informació. Tota classe d'estímul és susceptible d'ésser processat o bé seqüencialment (seriació, verbal, anàlisi), o be simultàniament (global, visual, síntesi). Basant-nos en el recull bibliogràfic i amb la convicció de que apropant-nos al coneixement de les peculiaritats del processament de la informació, ens endinsem en la comprensió del procés que mena a la conducta intel·ligent, i per tant, a l'aprenentatge, formulem la següent hipòtesi de treball: en els nens de preescolar (d'entre els 3 i els sis anys) es donaran aquest dos tipus de processament i variaran en funció de l'edat, el sexe, l'atenció, les dificultats d'aprenentatge, els problemes de llenguatge, el bilingüisme, el nivell sociocultural, la dominància manual, el nivell mental i de la presència de patologia. Les diferències que s'esdevinguin ens permetran de formular criteris i pautes per a la intervenció educativa. Els nostres objectius es refonen en mesurar el processament en nens de preescolar de les comarques gironines, verificar la relació de cada tipus de processament amb les variables esmentades, comprovar si s'estableix un paral·lelisme entre el processament i les aportacions de concepció localitzacionista de les funcions cerebrals en base als nostres resultats, i pautes per a la intervenció pedagògica. Quant al mètode, hem seleccionat una mostra representativa dels nens i nenes matriculats a les escoles publiques de les comarques gironines durant el curs 92/93, mitjançant un mostreig aleatori estratificat i per conglomerats. El tamany real de la mostra és de dos-cents seixanta un subjectes. Els instruments emprats han estat els següents: el Test K-ABC de Kaufman & Kaufman (1983) per a la avaluació del processament; un formulari dirigit als pares per a la recollida de la informació pertinent; entrevistes amb les mestres, i el Test de la Figura Humana de Goodenough. Pel que fa referència als resultats de la nostra recerca i en funció dels objectius proposats, constatem els fets següents. En els nens de preescolar, amb edats d'entre els tres i els sis anys, es constata l'existència dels dos tipus de processament cerebral, sense que es doni un predomini d'un sobre de l'altre; ambdós processaments actuen interrelacionadament. Ambdós tipus de processament milloren a mesura que augmenta l'edat, però es constaten diferències derivades del nivell mental: amb un nivell mental normal s'hi associa una millora d'ambdós processaments, mentre que amb un nivell mental deficient només millora fonamentalment el processament seqüencial. Tanmateix, el processament simultani està més relacionat amb les funcions cognitives complexes i és més nivell mental dependent que el processament seqüencial. Tant les dificultats d'aprenentatge com els problemes de llenguatge predominen en els nens i nenes amb un desequilibri significatiu entre ambdós tipus de processament; les dificultats d'aprenentatge estan més relacionades amb una deficiència del processament simultani, mentre que els problemes de llenguatge es relacionen més amb una deficiència en el processament seqüencial. Els nivells socioculturals baixos es relacionen amb resultats inferiors en ambdós tipus de processament. Per altra part, entre els nens bilingües és més freqüent el processament seqüencial significatiu. El test de la Figura Humana es comporta com un marcador de processament simultani i el nivell atencional com un marcador de la gravetat del problema que afecta al processament i en el següent ordre: nivell mental deficient, dificultats, d'aprenentatge i problemes de llenguatge . Les deficiències atencionals van lligades a deficiències en el processament simultani i a la presencia de patologia. Quant a la dominància manual no es constaten diferències en el processament. Finalment, respecte del sexe només podem aportar que quan un dels dos tipus de processament és deficitari,i es dóna per tant, un desequilibri en el processament, predomina significativament el nombre de nens afectats per sobre del de nenes.
Resumo:
La visió és probablement el nostre sentit més dominant a partir del qual derivem la majoria d'informació del món que ens envolta. A través de la visió podem percebre com són les coses, on són i com es mouen. En les imatges que percebem amb el nostre sistema de visió podem extreure'n característiques com el color, la textura i la forma, i gràcies a aquesta informació som capaços de reconèixer objectes fins i tot quan s'observen sota unes condicions totalment diferents. Per exemple, som capaços de distingir un mateix objecte si l'observem des de diferents punts de vista, distància, condicions d'il·luminació, etc. La Visió per Computador intenta emular el sistema de visió humà mitjançant un sistema de captura d'imatges, un ordinador, i un conjunt de programes. L'objectiu desitjat no és altre que desenvolupar un sistema que pugui entendre una imatge d'una manera similar com ho realitzaria una persona. Aquesta tesi es centra en l'anàlisi de la textura per tal de realitzar el reconeixement de superfícies. La motivació principal és resoldre el problema de la classificació de superfícies texturades quan han estat capturades sota diferents condicions, com ara distància de la càmera o direcció de la il·luminació. D'aquesta forma s'aconsegueix reduir els errors de classificació provocats per aquests canvis en les condicions de captura. En aquest treball es presenta detalladament un sistema de reconeixement de textures que ens permet classificar imatges de diferents superfícies capturades en diferents condicions. El sistema proposat es basa en un model 3D de la superfície (que inclou informació de color i forma) obtingut mitjançant la tècnica coneguda com a 4-Source Colour Photometric Stereo (CPS). Aquesta informació és utilitzada posteriorment per un mètode de predicció de textures amb l'objectiu de generar noves imatges 2D de les textures sota unes noves condicions. Aquestes imatges virtuals que es generen seran la base del nostre sistema de reconeixement, ja que seran utilitzades com a models de referència per al nostre classificador de textures. El sistema de reconeixement proposat combina les Matrius de Co-ocurrència per a l'extracció de característiques de textura, amb la utilització del Classificador del veí més proper. Aquest classificador ens permet al mateix temps aproximar la direcció d'il·luminació present en les imatges que s'utilitzen per testejar el sistema de reconeixement. És a dir, serem capaços de predir l'angle d'il·luminació sota el qual han estat capturades les imatges de test. Els resultats obtinguts en els diferents experiments que s'han realitzat demostren la viabilitat del sistema de predicció de textures, així com del sistema de reconeixement.
Resumo:
The present work presents a new method for activity extraction and reporting from video based on the aggregation of fuzzy relations. Trajectory clustering is first employed mainly to discover the points of entry and exit of mobiles appearing in the scene. In a second step, proximity relations between resulting clusters of detected mobiles and contextual elements from the scene are modeled employing fuzzy relations. These can then be aggregated employing typical soft-computing algebra. A clustering algorithm based on the transitive closure calculation of the fuzzy relations allows building the structure of the scene and characterises the ongoing different activities of the scene. Discovered activity zones can be reported as activity maps with different granularities thanks to the analysis of the transitive closure matrix. Taking advantage of the soft relation properties, activity zones and related activities can be labeled in a more human-like language. We present results obtained on real videos corresponding to apron monitoring in the Toulouse airport in France.
Resumo:
Our research investigates the impact that hearing has on the perception of digital video clips, with and without captions, by discussing how hearing loss, captions and deafness type affects user QoP (Quality of Perception). QoP encompasses not only a user's satisfaction with the quality of a multimedia presentation, but also their ability to analyse, synthesise and assimilate informational content of multimedia . Results show that hearing has a significant effect on participants’ ability to assimilate information, independent of video type and use of captions. It is shown that captions do not necessarily provide deaf users with a ‘greater level of information’ from video, but cause a change in user QoP, depending on deafness type, which provides a ‘greater level of context of the video’. It is also shown that post-lingual mild and moderately deaf participants predict less accurately their level of information assimilation than post-lingual profoundly deaf participants, despite residual hearing. A positive correlation was identified between level of enjoyment (LOE) and self-predicted level of information assimilation (PIA), independent of hearing level or hearing type. When this is considered in a QoP quality framework, it puts into question how the user perceives certain factors, such as ‘informative’ and ‘quality’.
Resumo:
All organisms face attack from many natural enemies and all in turn have some means of defence. Can resistance evolve, and if it can, why doesn't it? Recent work on fruit flies and their parasitic wasps has shed light on these questions
Resumo:
In this paper we propose an innovative approach for behaviour recognition, from a multicamera environment, based on translating video activity into semantics. First, we fuse tracks from individual cameras through clustering employing soft computing techniques. Then, we introduce a higher-level module able to translate fused tracks into semantic information. With our proposed approach, we address the challenge set in PETS 2014 on recognising behaviours of interest around a parked vehicle, namely the abnormal behaviour of someone walking around the vehicle.
Resumo:
Progress Report from the Strategic Sanctuary for the Destruction of Free Will presents a new work combining film, music and installation that juxtaposes the setting of the institution with the aesthetics of psychedelia.Progress Report from the Strategic Sanctuary for the Destruction of Free Will is an installation, film and sound work that takes over the gallery. Using plain white card, it distorts the structure of the gallery’s architecture, producing a paranoid shrunken space. Inside this space, performers in cardboard costumes re-enact abstracted, broken gestures drawn from video documentation of acid trips, psychedelic dancing, rehab sessions and radical psychotherapy workshops. Progress Report from the Strategic Sanctuary for the Destruction of Free Will has been formed through Pil and Galia Kollectiv’s research into the anti-psychiatry movement, their interests in counter cultural movements and their studies around biopolitics and the proliferation of societal medication. In 1958, having had a life changing experience with LSD, former alcoholic Charles Dederich founded Synanon, a drug rehabilitation program based on residential care and an aggressive form of group therapy called ‘The Game’. The organisation gradually evolved into a controversial alternative community, described in a critical pamphlet as creating Strategic Sanctuaries for the Destruction of Free Will, “a subversive program for mixing delinquents and lefties”. In 1984, anti-psychiatrist R. D. Laing described tranquillizers as chemical straight jackets. With our growing understanding of the plasticity of the brain and the potential to shape it, the tension between liberation and control in the struggle over the mind continues to define our relationship to labour, culture and production. Interrogating these ideas, the exhibition poses the question of whether a collective body can overcome the solipsism of the incommunicable experience of the individual mind.
Resumo:
Parkinson’s disease (PD) is an increasing neurological disorder in an aging society. The motor and non-motor symptoms of PD advance with the disease progression and occur in varying frequency and duration. In order to affirm the full extent of a patient’s condition, repeated assessments are necessary to adjust medical prescription. In clinical studies, symptoms are assessed using the unified Parkinson’s disease rating scale (UPDRS). On one hand, the subjective rating using UPDRS relies on clinical expertise. On the other hand, it requires the physical presence of patients in clinics which implies high logistical costs. Another limitation of clinical assessment is that the observation in hospital may not accurately represent a patient’s situation at home. For such reasons, the practical frequency of tracking PD symptoms may under-represent the true time scale of PD fluctuations and may result in an overall inaccurate assessment. Current technologies for at-home PD treatment are based on data-driven approaches for which the interpretation and reproduction of results are problematic. The overall objective of this thesis is to develop and evaluate unobtrusive computer methods for enabling remote monitoring of patients with PD. It investigates first-principle data-driven model based novel signal and image processing techniques for extraction of clinically useful information from audio recordings of speech (in texts read aloud) and video recordings of gait and finger-tapping motor examinations. The aim is to map between PD symptoms severities estimated using novel computer methods and the clinical ratings based on UPDRS part-III (motor examination). A web-based test battery system consisting of self-assessment of symptoms and motor function tests was previously constructed for a touch screen mobile device. A comprehensive speech framework has been developed for this device to analyze text-dependent running speech by: (1) extracting novel signal features that are able to represent PD deficits in each individual component of the speech system, (2) mapping between clinical ratings and feature estimates of speech symptom severity, and (3) classifying between UPDRS part-III severity levels using speech features and statistical machine learning tools. A novel speech processing method called cepstral separation difference showed stronger ability to classify between speech symptom severities as compared to existing features of PD speech. In the case of finger tapping, the recorded videos of rapid finger tapping examination were processed using a novel computer-vision (CV) algorithm that extracts symptom information from video-based tapping signals using motion analysis of the index-finger which incorporates a face detection module for signal calibration. This algorithm was able to discriminate between UPDRS part III severity levels of finger tapping with high classification rates. Further analysis was performed on novel CV based gait features constructed using a standard human model to discriminate between a healthy gait and a Parkinsonian gait. The findings of this study suggest that the symptom severity levels in PD can be discriminated with high accuracies by involving a combination of first-principle (features) and data-driven (classification) approaches. The processing of audio and video recordings on one hand allows remote monitoring of speech, gait and finger-tapping examinations by the clinical staff. On the other hand, the first-principles approach eases the understanding of symptom estimates for clinicians. We have demonstrated that the selected features of speech, gait and finger tapping were able to discriminate between symptom severity levels, as well as, between healthy controls and PD patients with high classification rates. The findings support suitability of these methods to be used as decision support tools in the context of PD assessment.
Resumo:
The work presented here is the result of research on the issue of human rights in the face of conflicting issues such as the incorporation of international treaties, the sovereignty of states, globalization and multuculturalism. Specifically, we will investigate the origin of human rights, alongside his growing recognition, from the Revolutions until its completion in the Universal Declaration of Human Rights in 1948. The question, however, has become broader, when analyzed from the perspective of the internationalization of these rights as conditions and limits of democracy. Given the convergence on the reception of international treaties on human rights, we analyze a series of positions, including recent placements of the Supreme Court, and Constitutional Amendment n.45/2004. The study aims to review the classical concept of sovereignty, now within a new perspective based on the appearance of certain limitations of the state and a crisis in the face of the protection of human rights. We analyze the phenomenon of globalization in light of its complexity and its relation to sovereignty and human rights in pursuit of an expansion of democracy. The theme is consistent also with the line of contemporary constitutionalism, since their approach has a close connection with the issues of sovereignty and globalization, as well as a current relationship with the protection of human rights. The research aims to analyze the formation of a new society within a global vision of the constitutionalization of international law. It seeks to glimpse the invocacion model of foreign precedents and the possibility of dialogue betweem States as a way of protecting and enforcing the protection of human rights
Resumo:
This paper presents results from an efficient approach to an automatic detection and extraction of human faces from images with any color, texture or objects in background, that consist in find isosceles triangles formed by the eyes and mouth.
Resumo:
This paper presents a novel, fast and accurate appearance-based method for infrared face recognition. By introducing the Optimum-Path Forest classifier, our objective is to get good recognition rates and effectively reduce the computational effort. The feature extraction procedure is carried out by PCA, and the results are compared to two other well known supervised learning classifiers; Artificial Neural Networks and Support Vector Machines. The achieved performance asserts the promise of the proposed framework. ©2009 IEEE.
Resumo:
Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
Resumo:
Pós-graduação em Estudos Linguísticos - IBILCE
Resumo:
Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG
Resumo:
Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS