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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: COLLABORATIVE FACE TRACKING: A FRAMEWORK FOR THE LONG-TERM FACE TRACKING Autor: VICTOR HUGO AYMA QUIRITA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ADVISOR
PATRICK NIGRI HAPP - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 51931
Catalogação: 22/03/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51931@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51931@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51931
Resumo:
Título: COLLABORATIVE FACE TRACKING: A FRAMEWORK FOR THE LONG-TERM FACE TRACKING Autor: VICTOR HUGO AYMA QUIRITA
PATRICK NIGRI HAPP - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 51931
Catalogação: 22/03/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51931@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51931@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51931
Resumo:
Visual tracking is fundamental in several computer vision applications.
In particular, face tracking is challenging because of the variations in facial
appearance, due to age, ethnicity, gender, facial hair, and cosmetics, as well
as appearance variations in long video sequences caused by facial deformations,
lighting conditions, abrupt movements, and occlusions. Generally,
trackers are robust to some of these factors but do not achieve satisfactory
results when dealing with combined occurrences. An alternative is to combine
the results of different trackers to achieve more robust outcomes. This
work fits into this context and proposes a new method for scalable, robust
and accurate tracker fusion able to combine trackers regardless of their models.
The method further provides the integration of face detectors into the
fusion model to increase the tracking accuracy. The proposed method was
implemented for validation purposes and was tested in different configurations
that combined up to five different trackers and one face detector. In
tests on four video sequences that present different imaging conditions the
method outperformed the trackers used individually.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |