Detecc¸ ˜ao de Objectos e Remoc¸ ˜ao de Sombras

O algoritmo de detecc¸ ˜ao e seguimento de objectos proposto tem como objectivo seguir m ´ultiplos objectos em movimento. Para tal, ´e necess ´ario agrupar regi ˜oes de p´ıxeis em movimento (objectos) e executar a correspond ˆencia entre estas regi ˜oes ao longo do tempo. Esta operac¸ ˜ao, denominada detecc¸ ˜ao de objectos, ´e utilizada para analisar o movimento dos objectos e extrair as suas carac- ter´ısticas para que estes possam ser seguidos pelo sistema.

A detecc¸ ˜ao de objectos ´e baseada na m ´ascara de subtracc¸ ˜ao do plano de fundo, na qual s ˜ao apli- cadas operac¸ ˜oes morfol ´ogicas de eros ˜ao e dilatac¸ ˜ao para limpar a imagem. Estas s ˜ao respons ´aveis

3.3. Algoritmo de Detecc¸ ˜ao e Seguimento de Objectos

por eliminar regi ˜oes isoladas ou detalhes irrelevantes que contenham poucos p´ıxeis e para preen- chimento de pequenos buracos. Com base nesta m ´ascara, o algoritmo de componentes ligados ´e executado para extrair os objectos, identificados atrav ´es dos par ˆametros:

• Identificador do objecto atrav ´es de um valor num ´erico ´unico.

• Posic¸ ˜ao actual da caixa delimitadora do objecto, definida pela sua posic¸ ˜ao na imagem, altura e largura. ´E atrav ´es da localizac¸ ˜ao destas caixas que se identificam diferentes objectos. • N ´umero de imagens que o objecto foi detectado. Se este for detectado 20 vezes, ´e seguido

pelo sistema (ver Secc¸ ˜ao 3.3.3).

• A cada detecc¸ ˜ao do objecto ´e registado o n ´umero da imagem actual. Assim, um objecto ´e eliminado do sistema caso n ˜ao seja detectado nas ´ultimas 100 imagens.

• Marcas com informac¸ ˜ao se o objecto j ´a se encontra a ser seguido pelo sistema e se encontra em regi ˜oes interditas (ver Secc¸ ˜ao 3.4).

A figura 3.23 ilustra dois exemplos de detecc¸ ˜ao de objectos, onde os rect ˆangulos a branco repre- sentam as suas caixas delimitadoras.

(a) (b) (c)

Figura 3.23: Vis ˜ao global da detecc¸ ˜ao de objectos. (a) Imagem actual; (b) mas´cara de subtracc¸ ˜ao do plano de

fundo com as caixas delimitadoras dos objectos detectados sobrepostas; (c) m ´ascara com as caixas delimita- doras dos objectos detectados. Na segunda linha, dois objectos em oclus ˜ao s ˜ao detectados atrav ´es de uma ´unica regi ˜ao. Apesar disso, caso as pessoas forem detectadas 20 vezes, s ˜ao seguidas pelo sistema. Caso estas se afastem o suficiente para serem detectadas duas regi ˜oes, ´e criado um novo objecto sobre a regi ˜ao detectada que n ˜ao esteja a ser seguida.

Os objectos em movimento variam a sua posic¸ ˜ao ao longo do tempo. Assim, a cada iterac¸ ˜ao do algoritmo ´e analisada a variac¸ ˜ao da localizac¸ ˜ao das caixas delimitadoras dos objectos detectados, e verificado se existem intersecc¸ ˜oes entre estas e as dos objectos previamente detectados. Caso exista intersecc¸ ˜ao, s ˜ao actualizados os par ˆametros de identificac¸ ˜ao do objecto. Caso contr ´ario, um novo objecto ´e criado se validar as seguintes condic¸ ˜oes:

1. Apresente uma altura dentro do intervalo estimado pela calibrac¸ ˜ao do sistema (ver Secc¸ ˜ao 3.4), Hcalib(x, y) − Hcalib(x, y) · ζ ≤ hobj ≤ Hcalib(x, y) + Hcalib(x, y) · ζ, (3.26)

Cap´ıtulo 3. Metodologia Proposta

onde Hcalibrepresenta a calibrac¸ ˜ao da altura esperada dos objectos para cada posic¸ ˜ao(x, y).

Os par ˆametroshobj eζ representam a altura do objecto detectado e a constante de ajuste do

intervalo da altura esperada do objecto (parametrizado para2/5), respectivamente. Com a in- clus ˜ao desta condic¸ ˜ao no sistema proposto, as regi ˜oes de movimento provenientes das folhas das ´arvores, sombras ou alterac¸ ˜oes de luminosidade n ˜ao s ˜ao detectadas nem processadas, tornando o sistema mais robusto e eficiente.

2. N ˜ao esteja em intersecc¸ ˜ao com regi ˜oes onde n ˜ao se pretende detectar objectos (ver Secc¸ ˜ao 3.4). 3. Se as caixas delimitadoras do objecto detectado e de um objecto a ser seguido pelo sistema

n ˜ao se encontrem em intersecc¸ ˜ao.

Os objectos detectados cont ˆem as sombras provenientes do seu movimento. De modo a que estas n ˜ao afectem o processo de seguimento, que ´e baseado nas caracter´ısticas de apar ˆencia dos objectos, surge a necessidade de as remover. Para tal, ´e proposto uma extens ˜ao ao m ´etodo de Cucchiara et al. (2003), no qual a apar ˆencia do pixel do primeiro plano e do plano de fundo na mesma posic¸ ˜ao s ˜ao comparados no espac¸o de cores HSV. Assim, para cada pixel pertencente `a regi ˜ao do objecto detectado, este classifica os p´ıxeis como sombra com base em tr ˆes condic¸ ˜oes:

ε ≤ Is(x, y)

IBS(x, y) ≤ ν ∧ |I

s(x, y)S − IBS(x, y)S| ≤ τS ∧ H ≤ τH, (3.27)

onde Ise IBS representam os valores dos p´ıxeis na posic¸ ˜ao(x, y) na imagem actual e na m ´ascara

de subtracc¸ ˜ao do plano de fundo, respectivamente. Segundo Cucchiara et al. (2003), as compo- nentes H, S e V do espac¸o de cores HSV encontram-se dentro de determinados limites e assim, as constantes ε, ν, τH eτS foram parametrizadas nesta dissertac¸ ˜ao para 0.5, 1, 20 e 50, respectiva-

mente, comε e ν contidos no intervalo [0, 1]. A m ´ascara resultante deste processo, ISR, cont ´em a

regi ˜ao do objecto sem os p´ıxeis considerados sombra.

O limite inferiorε ´e usado para definir o valor m ´aximo do efeito de escurecimento das sombras no plano de fundo e ´e proporcional `a intensidade da fonte de luz. O limite superior ν impede que o m ´etodo identifique sombras em regi ˜oes que o fundo escureceu muito pouco em relac¸ ˜ao ao efeito esperado pela presenc¸a de sombras (Cucchiara et al., 2003).

O m ´etodo proposto por Cucchiara et al. (2003) ´e aplicado na totalidade da imagem actual, tornando-o demasiado pesado computacionalmente. Em alternativa, nesta dissertac¸ ˜ao ´e removida a sombra da regi ˜ao inferior do objecto, mais concretamente um terc¸o da sua altura (ver figura 3.24).

(a) (b)

Figura 3.24: (a) Regi ˜ao do objecto em movimento; (b) regi ˜ao utilizada para remoc¸ ˜ao de sombras no m ´etodo

3.3. Algoritmo de Detecc¸ ˜ao e Seguimento de Objectos

Na figura 3.25 est ˜ao expostos dois exemplos dos resultados dos m ´etodos de subtracc¸ ˜ao do plano de fundo e de remoc¸ ˜ao de sombras, propostos nesta dissertac¸ ˜ao.

(a) Regi ˜ao do objecto (b) IBS (c) ISR

Figura 3.25: Resultado do m ´etodo de remoc¸ ˜ao de sombras proposto. (a) Regi ˜ao do objecto detectado.

M ´ascaras resultante do m ´etodo de subtracc¸ ˜ao do plano de fundo (b) e do m ´etodo de remoc¸ ˜ao de sombras (c), propostos nesta dissertac¸ ˜ao . Analisando as imagens IBSe ISR, verifica-se que o m ´etodo proposto remove correctamente as sombras dos objectos e, para al ´em disso, a informac¸ ˜ao relacionada com a sua apar ˆencia que ´e eliminada ´e irrelevante.