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Dissertação

Automated analysis of bird head motion from videos in unconstrained settings EVALUATED

Detalhes: As aves são conhecidas pela sua grande agilidade e rápidos movimentos de cabeça, detetados pelo sistema de canais semicirculares. Este estudo estabelece uma metodologia para analisar vídeos de aves, calculando a velocidade e frequência de rotação da cabeça entre diferentes espécies, de modo a explorar a relação com os seus sistemas sensoriais. As técnicas de deteção de aves e extração de pontos-chave foram treinadas em conjuntos de dados públicos, tal como, Animal Kingdom, NABirds, Birdsnap, CUB-200-2011 e eBird, abrangendo uma grande variedade de espécies em ambientes não controlados. Surgiram desafios devido a cenários complexos, onde o algoritmo de deteção confundia objetos com aves, o que exigiu a adição de uma etapa de validação para superar este problema. De forma semelhante, a estimativa inicial dos pontos-chave da cabeça das aves foi por vezes imprecisa em cenários complexos, o que resultou na identificação incorreta de pontos. Para solucionar isto, foi introduzido um módulo adicional para refinar, filtrar e suavizar os pontos-chave. Com os pontos-chave estáveis, foi possível calcular a velocidade angular e a frequência do movimento da cabeça de aves. A deteção de aves apresentou resultados promissores em 72 espécies do conjunto de dados eBird, apesar das dificuldades em cenários complexos. A solução proposta teve bom desempenho para velocidades normais de movimento, mas enfrentou limitações em movimentos rápidos, devido principalmente à taxa de tramas dos vídeos e ao desfoque de movimento. Os resultados validam a metodologia proposta, mas destacam a necessidade de dados de vídeo mais adequados para estudos futuros.
Keywords: Movimento da cabeça das aves, Deteção de aves, Pontos chave, Velocidade angular, Frequência.

Discussão: novembro 20, 2024, 14:0

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