{"id":3454,"date":"2015-06-25T08:00:50","date_gmt":"2015-06-25T10:00:50","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=3454"},"modified":"2015-06-25T08:00:50","modified_gmt":"2015-06-25T10:00:50","slug":"banca-de-tcc-gabriel-leitao-cardoso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-de-tcc-gabriel-leitao-cardoso\/","title":{"rendered":"Banca de TCC: Gabriel Leit\u00e3o Cardoso"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2015\/1)<\/p>\n

Uma ferramenta para avalia\u00e7\u00e3o visual de algoritmos de estima\u00e7\u00e3o de movimento
\npor
\nGabriel Leit\u00e3o Cardoso<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Marcelo Schiavon Porto (orientador)
\nProf. Bruno Zatt (co-orientador)
\nProf. Paulo Roberto Ferreira Jr.
\nProf. Anderson Priebe Ferrugem<\/p>\n

Data: 29 de Junho de 2015<\/p>\n

Hora: 18:00h<\/p>\n

Local: Lab 3<\/p>\n

Resumo do Trabalho: A etapa da estima\u00e7\u00e3o de movimento (ME – Motion Estimation) \u00e9 a mais complexa e tamb\u00e9m a que apresenta os maiores impactos nas taxas de compress\u00e3o dentre todas presentes nos codificadores atuais. A estima\u00e7\u00e3o de movimento \u00e9 respons\u00e1vel por aproximadamente 80% da complexidade dos codificadores de v\u00eddeo atuais. Devido a alta complexidade desse processo, diversos algoritmos r\u00e1pidos de estima\u00e7\u00e3o de movimento foram desenvolvidos. Estes algoritmos utilizam-se de heur\u00edsticas na tentativa de acelerar o processo da estima\u00e7\u00e3o de movimento. Estes algoritmos alcan\u00e7am um resultado muito pr\u00f3ximo ao algoritmo \u00f3timos em v\u00eddeos de baixa resolu\u00e7\u00e3o, contudo, conforme o aumento da resolu\u00e7\u00e3o eles perdem efici\u00eancia na codifica\u00e7\u00e3o quando comparados ao algoritmo \u00f3timo. Isto se deve ao fen\u00f4meno de m\u00ednimos locais. Os m\u00ednimos locais s\u00e3o resultados em uma \u00e1rea de busca que apresentam um caracter\u00edstica importante: possuem o melhor casamento em uma regi\u00e3o espec\u00edfica da \u00e1rea de busca, que pode at\u00e9 ser ser pr\u00f3ximo ao resultado \u00f3timo, no entanto, est\u00e3o distantes do resultado \u00f3timo e cercadas por resultados inferiores. Isto faz com que as heur\u00edsticas dos algoritmos r\u00e1pidos convirjam para estas regi\u00f5es, deixando de encontrar o casamento \u00f3timo e, por consequ\u00eancia, ocasionando em perdas na taxa de compress\u00e3o e qualidade. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para avalia\u00e7\u00e3o visual do comportamento dos algoritmos r\u00e1pidos de estima\u00e7\u00e3o de movimento. Esta ferramenta tem como fun\u00e7\u00e3o principal ajudar a identificar os casos e as raz\u00f5es nas quais os algoritmos r\u00e1pidos de estima\u00e7\u00e3o de movimento n\u00e3o conseguem alcan\u00e7ar o melhor casamento. A ferramenta desenvolvida se chama Motion Estimation Lens e permite que o usu\u00e1rio selecione uma sequ\u00eancia de v\u00eddeo e aplique algoritmos r\u00e1pidos de estima\u00e7\u00e3o de movimento a um bloco de um quadro da sequ\u00eancia, gerando dados sobre o comportamento e o resultado dos algoritmos. Desta forma, esta ferramenta pode auxiliar pesquisadores no desenvolvimento de novos algoritmos r\u00e1pidos de ME que sejam menos suscet\u00edveis aos m\u00ednimos locais.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/notcc\/doku.php?id=bancas:2015_1<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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