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Utilizando visão computacional para simular comportamentos de multidão de humanos virtuais

Dissertação de Mestrado
(indexada pela 1ªvez em 30/11/2011)
Nome: Julio Cezar Silveira Jacques Junior
Instituição: Unisinos - Computação Aplicada
Programa: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
Orientador: Soraia Raupp Musse
Ano: 2006
País: Brasil

Resumo
Este trabalho  apresenta um modelo para extrair informações do mundo real, capturadas  com a utilização de técnicas de visão computacional, no que tange  acompanhamento de indivíduos, com o fim de simular e validar  comportamentos de multidões de humanos virtuais. Uma grande dificuldade  ao se tentar reproduzir de forma realista (por meio de simulação) o  comportamento de uma multidão em um determinado espaço é informar para o  modelo de simulação todos os atributos necessários para descrever o  movimento das pessoas virtuais. Além das características individuais e  coletivas das pessoas poderem produzir uma grande variedade de  comportamentos, tornando sua modelagem complexa, o espaço também contém  restrições que podem interferir no comportamento das pessoas. Neste  trabalho é proposto um modelo onde pessoas do mundo real têm suas  trajetórias capturadas de forma automática. Numa etapa de  pós-processamento, as trajetórias capturadas são utilizadas para gerar  campos de vetores velocidade que serão utilizados para auxiliar no  cálculo do movimento dos humanos virtuais, provendo assim simulaçõoes  mais realistas. Também está sendo proposta uma métrica de comparação  qualitativa entre dois grupos de trajetórias (Mapas de Ocupação  Espacial), objetivando validar resultados de simulação com os dados  capturados com o modelo proposto. Conforme os resultados obtidos até o  momento, pode-se afirmar que a utilização desse modelo apresenta  resultados aceitáveis. Dessa forma, objetiva-se contribuir para o  aumento de realismo comportamental em simulação de multidões de humanos  virtuais.

Palavras-chave: acompanhamento de objetos; animação comportamental; modelagem; simulação de multidão 

Abstract
This study presents a model to extract information from the real world using computer vision techniques. In particular, we use tracking algorithms to extract the trajectories of filmed people, aiming to simulate and validate the behavior of virtual human crowds.A great challenge when trying to reproduce in a realistic manner (by means of simulation) the behavior of a crowd in a determined space is to inform to the simulation model all necessary attributes to describe the movement of virtual people. Individual and general features of people can produce a great variety of behaviors, making its modeling complex. Furthermore, the space also contains restrictions that can interfere on people behavior. In this study it is proposed a model in which people from the real world have their trajectories captured in an automatic manner. In a post-processing step, captured trajectories are used to generate velocity fields that will be used to help in the calculation of virtual human movement, providing more realistic.

Keywords: background subtraction; crowd simulation; object tracking

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