Motion detection in complex environments by genetic programming

Pinto, Brian; Song, Andy

doi:10.1145/1570256.1570288

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“…In [35], a genetic programming based methodology to detect moving objects is presented, which does not require the implementation of existing motion detection algorithms. The evolved programs can detect genuine moving objects such as cars and boats, while ignoring background movements such as waving trees, rippling water surface and even pedestrians.…”

Section: Genetic Programingmentioning

confidence: 99%

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Changing Environmental Behaviors through Smartphone-Based Augmented Experiences

Santos

Romão

Dias

et al. 2012

Lecture Notes in Computer Science

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e sem limites geográficos, de arquivar e publicar esta dissertação através de exemplares impressos reproduzidos em papel ou de forma digital, ou por qualquer outro meio conhecido ou que venha a ser inventado, e de a divulgar através de repositórios científicos e de admitir a sua cópia e distribuição com objectivos educacionais ou de investigação, não comerciais, desde que seja dado crédito ao autor e editor.iii Acknowledgments I would like to express my sincere gratitude to my supervisors, Teresa Romão and António Eduardo Dias, for their patience, understanding, support and expertise that helped me conceive all the work done in this thesis. Furthermore, I would like to thank them for being an example of hard work and dedication, which will surely have an important positive impact not only on my professional career but also on my personal life.My special thanks to my colleague and friend Pedro Centieiro for always being there when I needed the most, showing incredible support and always pushing me to do better. I must also thank the members of DEAP project, especially our designer Bárbara Teixeira who did an excellent work on the final prototype's graphical design and was always willing to listen to my requests. ResumoCom o recurso a tecnologias persuasivas é possível induzir alterações nas atitudes ou comportamentos, mesmo de indivíduos que outras estratégias de persuasão não conseguem atingir de modo eficaz. Além disso, este tipo de tecnologia pode ser aplicado em inúmeras áreas como saúde, educação, finanças, economias baseadas na internet, entre outras.Apesar da persuasão poder ser vista como algo negativo, ao ser utilizada para servir interesses do persuasor em detrimento dos interesses do persuadido, este trabalho visa atingir um objectivo comum e partilhado: a alteração do comportamento das pessoas em relação ao ambiente.Uma boa parte da população ainda não está consciencializada para os problemas de sustentabilidade que o nosso planeta enfrenta, pelo que é necessário alertar as pessoas em relação à temática e, ao mesmo tempo, persuadi-las a mudarem o seu comportamento e a adquirirem atitudes pro-ambientais.Assim, nesta dissertação foi conduzido trabalho que predispõe-se a alertar os cidadãos para esta problemática de uma maneira divertida e imersiva, recorrendo aos dispositivos móveis, mais propriamente smartphones, e à tecnologia de realidade aumentada que foi usada para a criação de um scanner ambiental. Este scanner ambiental permite oferecer ao utilizador uma visão elucidativa acerca do ambiente que o rodeia, evidenciando as ameaças ambientais.Além da realidade aumentada, são ainda reforçadas positivamente as acções pro-ambientais utilizando um sistema de recompensas e uma mascote virtual que irá interagir e motivar o utilizador.Criou-se ainda uma forma de propagação rápida através das redes sociais, permitindo assim levar rapidamente o efeito persuasivo a um grande número de utilizadores.Por fim, foi efectuado um estudo para aferir o sucesso do trabalho efectuado na alteração de comportamentos ao ní...

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Section: Genetic Programingmentioning

confidence: 99%

“…Furthermore no pre-processing of video input is required which is usually mandatory in conventional vision-based approaches [35].…”

Section: Genetic Programingmentioning

confidence: 99%

Changing Environmental Behaviors through Smartphone-Based Augmented Experiences

Santos

Romão

Dias

et al. 2012

Lecture Notes in Computer Science

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“…The GP-based motion detection method is introduced by Fang et al [10] and was proved effective in various real world scenarios [11]. In this paper, we further study the effectiveness of this method by extending it to deal with additive noise and other variations.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 97%

Detecting motion from noisy scenes using Genetic Programming

Pinto

Song

2009

2009 24th International Conference Image and Vision Computing New Zealand

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A machine learning approach is presented in this study to automatically construct motion detection programs. These programs are generated by Genetic Programming (GP), an evolutionary algorithm. They detect motion of interest from noisy data when there is no prior knowledge of the noise. Programs can also be trained with noisy data to handle noise of higher levels. Furthermore, these auto-generated programs can handle unseen variations in the scene such as different weather conditions and even camera movements.

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Study of GP representations for motion detection with unstable background

Song

Pinto

2010

IEEE Congress on Evolutionary Computation

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Motion detection in complex environments by genetic programming

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Changing Environmental Behaviors through Smartphone-Based Augmented Experiences

Changing Environmental Behaviors through Smartphone-Based Augmented Experiences

Detecting motion from noisy scenes using Genetic Programming

Study of GP representations for motion detection with unstable background

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