Estimação de movimento a partir de imagens RGBD usando homomorfismo entre grafos

Abstract

Recentemente surgiram dispositivos sensores de profundidade capazes de capturar textura e geometria de uma cena em tempo real. Com isso, diversas técnicas de Visão Computacional, que antes eram aplicadas apenas a texturas, agora são passíveis de uma reformulação, visando o uso também da geometria. Ao mesmo tempo em que tais algoritmos, tirando vantagem dessa nova tecnologia, podem ser acelerados ou tornaremse mais robustos, surgem igualmente diversos novos desafios e problemas interessantes a serem enfrentados. Como exemplo desses dispositivos podemos citar o do Projeto Vídeo 4D, do IMPA, e o Kinect™, da Microsoft. Esses equipamentos fornecem imagens que vêm sendo chamadas de RGBD, fazendo referência aos três canais de cores e ao canal adicional de profundidade (com a letra 'D' vindo do termo depth , profundidade em inglês). A pesquisa descrita nesta tese apresenta uma nova abordagem não-supervisionada para a estimação de movimento a partir de vídeos compostos por imagens RGBD. Esse é um passo intermediário necessário para a identificação de componentes rígidos de um objeto articulado. Nosso método faz uso da técnica de casamento inexato (homomorfismo) entre grafos para encontrar grupos de pixels (blocos) que se movem para um mesmo sentido em quadros consecutivos de um vídeo. Com o intuito de escolher o melhor casamento para cada bloco, é minimizada uma função custo que leva em conta distâncias tanto no espaço de cores RGB quanto no XYZ (espaço tridimensional do mundo). A contribuição metodológica consiste justamente na manipulação dos dados de profundidade fornecidos pelos novos dispositivos de captura, de modo que tais dados passem a integrar o vetor de características que representa cada bloco nos grafos a serem casados. Nosso método não usa quadros de referência para inicialização e é aplicável a qualquer vídeo que contenha movimento paramétrico por partes. Para blocos cujas dimensões causem uma relativa diminuição na resolução das imagens, nossa aplicação roda em tempo real. Para validar a metodologia proposta, são apresentados resultados envolvendo diversas classes de objetos com diferentes tipos de movimento, tais como vídeos de pessoas caminhando, os movimento de um braço e um casal de dançarinos de samba de gafieira. Também são apresentados os avanços obtidos na modelagem de um sistema de vídeo 4D orientado a objetos, o qual norteia o desenvolvimento de diversas aplicações a serem desenvolvidas na continuação deste trabalho.