Banca de DEFESA: ARIANY FRANÇA CAVALCANTE

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ARIANY FRANÇA CAVALCANTE
DATA : 31/03/2025
HORA: 10:00
LOCAL: Centro de Informática - Auditório
TÍTULO:

Avaliação de Métodos de Calibração Automática de Câmeras Utilizando 
Pedestres como Referência

PALAVRAS-CHAVES:

Visão computacional. Calibração de câmeras; Calibração 
automática; Redes de câmeras; Detecção de pedestres; Parâmetros 
extrínsecos; Ambientes não controlados.

PÁGINAS: 105
RESUMO:

A visão computacional desempenha um papel essencial em diversas aplicações, 
como vigilância inteligente e reconstrução 3D, permitindo o rastreamento de 
pessoas e objetos em sistemas multi-câmera. No entanto, para que esses 
sistemas operem corretamente, é fundamental que a calibração das câmeras 
seja precisa. A calibração automática surge como uma alternativa promissora 
à calibração manual tradicional, que apresenta desafios significativos, 
como a necessidade de um ambiente controlado, a exigência de intervenção 
humana e a dificuldade de recalibração em sistemas dinâmicos. Apesar do seu 
potencial, muitas técnicas do estado da arte ainda não foram amplamente 
testadas em cenários realistas, onde fatores como oclusões e rotas curtas 
podem impactar a precisão da calibração. Diante desse contexto, este 
trabalho investiga o desempenho de técnicas de calibração automática 
baseadas em pedestres, analisando sua eficácia e limitações em ambientes 
não controlados. Os experimentos demonstram que, embora a técnica avaliada 
apresente potencial, ainda há altos erros de calibração e grande 
variabilidade nas estimativas dos parâmetros extrínsecos. A qualidade dos 
dados de entrada mostrou-se um fator crítico, uma vez que, em condições 
reais, a detecção das poses humanas pode ser comprometida, afetando 
negativamente a calibração. Além disso, a rota dos pedestres influencia 
significativamente o desempenho do método. Os resultados indicam que a 
calibração automática de redes de câmeras ainda enfrenta desafios 
significativos para adaptação a cenários dinâmicos. Dessa forma, são 
necessárias abordagens mais robustas e generalizáveis, capazes de lidar com 
diferentes fontes de erro. A coleta de dados mais controlados pode ser uma 
estratégia para isolar e compreender melhor os fatores que afetam a 
calibração.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - LUCAS SILVA FIGUEIREDO - UFRPE
Externo à Instituição - RAFAEL ALVES ROBERTO - OUTRA
Presidente - 1133947 - SILVIO DE BARROS MELO