Dissertação

Deep Recognition-by-Tracking in a Robot Environment EVALUATED

Nos últimos anos, a utilização de robôs tem aumentado continuamente. Os robôs têm agora muitos usos fora dos ambientes industriais onde foram utilizados com sucesso nas últimas décadas. Os robôs estão a chegar aos domicílios. A nova geração de robôs de serviço tem agora que interagir com seres humanos em ambientes incertos. Para isso, o robô precisa localizar e identificar o alvo de interação. A identificação pode ser feita de diferentes formas. O reconhecimento facial baseado em imagem é um exemplo. É um problema bem estudado e as soluções apresentadas alcançaram um desempenho notável. No entanto, a maioria das soluções propostas não se adapta ao ambiente do robô. No ambiente robótico, o reconhecimento facial é um reconhecimento on-line e dinâmico. Neste trabalho, exploramos uma nova abordagem para o problema do reconhecimento de pessoas on-line. Apresentamos uma nova abordagem denominada de Recognition-by-Tracking, que usa rastreamento de pedestres para acumular evidências sobre as identidades faciais o que leva a obter previsões mais precisas. Conseguimos demostrar que a nossa abordagem funciona melhor que a abordagem tradicional de Recognition-by-Detection.
Robôs Sociais, Reconhecimento Facial, Rastreamento de Pedestres, Apren- dizagem Profunda

Novembro 19, 2018, 9:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

José Alberto Rosado dos Santos Vitor

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado