Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha

3º Congresso Nacional de Biomecânica11-12 Fevereiro 2009, Bragança

Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha

Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares

[email protected], [email protected]

Índice:

• Introdução;

• Métodos estudados;

• Aplicações;

• Conclusões;

• Trabalho futuro.

Maria Vasconcelos, João Tavares 2Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha

Introdução:

Neste trabalho faz-se uma introdução aos métodos de

segmentação de estruturas em sequências de imagem,

adequados para análise da marcha.

Apresenta-se dois métodos de segmentação de imagem,

discutindo as suas vantagens e possíveis aplicações.


Introduction:

Maria Vasconcelos, João Tavares 4

Geralmente, a identificação de estruturas representadas ao longo

de sequências de imagem representa a primeira fase do processo

computacional de análise de movimento a partir de informação

visual. Assim, o primeiro passo consiste na segmentação das

estruturas para posterior análise.

Se, para os humanos a tarefa de identificar objectos em

movimento em imagens é trivial, o mesmo não acontece em

termos computacionais.


• IluminaçãoÉ comum existir variação da iluminação ao longo das sequências de imagem

• Oclusão das estruturasPor vezes o sujeito não permanece na cena de estudo ou é sobreposto por

outras entidades

• Fundos dinâmicosQuando a câmara está em movimento ou a cena é variável

• Sombras

• Múltiplas estruturas em movimento

Problemas:


Métodos:


A utilização de um algoritmo de detecção de orlas, por si só, não é

suficiente para identificar o sujeito em movimento:

Utilização do algoritmo de detecção de orlas (Canny)


Métodos:


•Subtracção de fundos (1)Método típico de segmentação de imagens que implica o cálculo de uma

imagem de referência seguido da subtracção de cada imagem (frame) da

sequência pela imagem de referência e posterior binarização do resultado.

•Detecção de objectos em movimento (2)Método baseado na teoria de decisão de Bayes para detectar objectos em

imagens a partir uma sequência de imagens.

•KaewTraKulPong, P. and R. Bowden. An Improved Adaptative Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection, 2nd European Workshop on Advanced Video-based Surveillance Systems, 2001.•Li, L. et al. Foreground object detection from videos containing complex background, Proceedings of 11th

ACM International Conference on Multimedia, 2003.Métodos de Segmentação de Imagem para Análise da Marcha

Método de subtracção de fundos (1):


•Começa por calcular uma imagem de referência utilizando um

modelo adaptativo Gaussiano não-paramétrico pixel-a-pixel

baseado no trabalho apresentado por Grimson et al (1998);

Foram efectuadas algumas alterações às equações de forma a

permitir ao sistema aprender mais rapidamente e de forma mais

eficiente, assim como adaptar-se a cenas mais complexas.

•Grimson Wel, et al. Using adaptive tracking to classify and monitor activities in a site, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1998 .•KaewTraKulPong, P. and R. Bowden. An Improved Adaptative Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection, 2nd European Workshop on Advanced Video-based Surveillance Systems, 2001.


Método de subtracção de fundos (1):


Exemplo:


Método de detecção de objectos em movimento (2):


•Em primeiro lugar, os pixéis sem alterações na sequência de imagens são

filtrados através da subtracção de fundos e diferenças temporais. Em

seguida, as alterações detectadas são marcadas como pertencendo a pixéis

associados a objectos estacionários ou não, de acordo com as alterações.

•Os pixéis associados são classificados, de acordo com a estatística de

cores calculada através da teoria de decisão de Bayes.

•Os objectos em movimento são segmentados depois de actualizar os

resultados dos pixéis (estacionários e em movimento) e os modelos do

fundo.•Li, L. et al. Foreground object detection from videos containing complex background, 11th ACM International Conference on Multimedia, 2003.


Método de detecçaõ de objectos em movimento (2):


Exemplo:


Resultados obtidos utilizando os dois métodos:


Método de subtracção de fundos

Método de detecção de objectos em movimento


Aplicações para análise da marcha:


Exemplo do seguimento de um pedestre

•Baumberg, A. and D. Hogg. Generating spatiotemporal models from examples. Image and Vision Computing, vol. 14, p. 525-532, 1996.


Aplicações para análise da marcha:


Estudo biomecânico de atletas

•Jesus, R.M. et al. Tracking of Human Motion using Multiple Predictors, International Workshop on Articulated Motion and Deformable Objects, 2002.


Conclusões:


• Discutiram-se dois métodos para segmentação de objectos em sequências

de imagem e possíveis aplicações relacionadas com análise da marcha;

• Os métodos de segmentação têm de ultrapassar diversos problemas, tais

como: fundos dinâmicos, situações de oclusão ou sequências de imagem com

mais de uma estrutura em movimento;

• Ambos os métodos obtêm resultados satisfatórios utilizando uma sequência

de imagens relativamente pequena (cerca de 45 frames);

• O segundo método obtém melhores resultados que o primeiro quando

existem sombras na cena;

• Existem várias aplicações para análise do movimento humano, como

reconhecimento de pessoas em sistemas de segurança ou análise da marcha.


Trabalho futuro:


• Desenvolver metodologias para segmentar pessoas em sequências de

imagem utilizando modelos e actualização das imagens de fundo;

• Desenvolver metodologias para seguimento de pessoas sem utilizar marcas

corporais que sejam robustas a problemas de oclusão;

• Desenvolver mecanismos capazes de ajustar automaticamente os modelos

cinemáticos construídos em função do movimento envolvido.


Agradecimentos:


• O primeiro autor agradece a bolsa de Doutoramento, com referência

SFRH/BD/28817/2006, atribuída pela FCT – Fundação para a Ciência e

Tecnologia.



Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares

[email protected], [email protected]

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