ࡱ> )`bjbjWwWw755 d >]j........$h/ T........"...." PHZP@ -0]   ,..........]....>>>>>> RESUMO A deteco e rastreamento automticos de partes do corpo em imagens coloridas altamente sensvel caractersticas de aparncia, como iluminao, cor de pele e roupas. Como resultado, o uso de informao de profundidade tem sido mostrado como uma alternativa atrativa a imagens coloridas, ao variar as condies de iluminao. Tambm, deteco e rastreamento de partes do corpo ainda um problema que traz desafios, principalmente porque o feitio e a profundidade dos corpos em imagem podem mudar, dependendo da perspectiva. Esta tese apresenta um mtodo de deteco e rastreamento, chamado M5AIE, que utiliza cores e informao de profundidade. Contudo, para filtrar parte do montante intil de informao em imagens, primeiro necessrio tratar a tarefa de subtrao de fundo. Cmeras de profundidade devem oferecer uma alternativa para abordagens nessa tarefa, pois informaes de profundidade parecem ser mais adequadas para subtrao de fundo. O M5AIE preenche este espao ao examinar alguns dos mais conhecidos algoritmos de subtrao de fundo para serem utilizados com informaes de profundidade. O mtodo M5AIE aplica a abordagem de distncia acumulativa extrema (AGEX) para deteco de pontos candidatos a partes do corpo. O M5AIE faz uso de algoritmo ASIFT para extrao de caractersticas e adapta o mtodo convencional de correspondncias para fazer o rastreamento e rotulao das partes do corpo em sequncias de imagens que contm informaes de cores e profundidade. Depois, so endereados os algoritmos de previso para classificar poses humanas. Algoritmos de classificao tornaram-se importantes em jogos, principalmente por causa da introduo de novos paradigmas de interao como a Interface Natural de Usurio (Natural Use Interface NUI). possvel encontrar vrios trabalhos que fazem uso de algoritmos de classificao, na literatura, mas eles ainda no apresentam estudos que comparam diferentes algoritmos no contexto de classificao de poses humanas. Tambm, proposto uma anlise de algoritmos de classificao, utilizando nosso mtodo M5AIE para deteco e rastreamento de partes do corpo, com diferentes algoritmos: C4.5 rvore de Deciso de Ganho de razo, Classificador Nave Bayes e algoritmo de vizinhana KNN. Como consequncia do nosso estudo, so apresentados os resultados que podem auxiliar pesquisadores na escolha entre os algoritmos selecionados a serem utilizados na classificao de poses humanas no contexto de jogos digitais. 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