Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.420: "Classificação de Esportes em Vídeos Amadores e Profissionais"
O aluno Guilherme Ramalho Magalhães irá defender seu trabalho dia 26 de agosto, às 10h, na sala D222 Início: 26/08/2014 às 10:00 Término: 26/08/2014 às 12:00	Local: Sala D222
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.420
Aluno: Guilherme Ramalho Magalhães
Co-orientador: Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti
Título: Classificação de Esportes em Vídeos Amadores e Profissionais
Prof. Paulo Jorge Leitão Adeodato(UFPE / CIn)
Prof. Leonardo Vidal Batista(UFPB (Campus I) / Departamento de Informática)
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti(UFPE / CIn)
Com a grande proliferação de vídeos compartilhados na internet e o crescimento na sua utilização, cada vez mais torna-se indispensável a utilização de métodos automatizados para agrupar, analisar, indexar e buscar esses vídeos. Uma dos tipos de análise de grande interesse atualmente é a análise semântica de vídeos de esportes devido as grandes possibilidades de aplicação comercial.
Uma vez que não é possível desenvolver um processo unificado para analisar diferentes esportes devido a grande diferença entre as regras e dinâmica de jogo, umas das soluções mais comumente utilizadas é primeiro realizar a identificação do gênero esportivo do vídeo para só então realizar uma análise semântica. Este processo é conhecido como categorização ou classificação de vídeos de esportes.
A maior parte dos bancos de vídeos de esportes disponíveis para análise são compostos apenas por vídeos produzidos e transmitidos pela televisão. Neste trabalho, analisamos diversas técnicas para a classificação de vídeos de esportes e propomos uma combinação de características visuais de cor (Autocorrelogramas) e de textura (Local Binary Patterns - LBP) para realizar a classificação do gênero esportivo em frames extraídos das sequências de vídeos. Nossa base de vídeos gerada para testes é composta por vídeos de três diferentes esportes, obtidos de fontes de diferente natureza: Vídeos capturados com equipamento profissional e transmitidos pela TV e sequências de vídeos geradas por usuários comuns através de smartphones. Esse tipo de tarefa representa um desafio porque vídeos amadores não são editados, as câmeras quase sempre se movem de maneira não-controlada e o ponto de visualização raramente é ótimo. Nossa abordagem mostra uma taxa de classificação aceitável quando comparada com a utilização de técnicas do estado da arte quando as características são utilizadas separadas e um aprimoramento significativo quando são utilizadas de forma conjunta.
Palavras-chave: Autocorrelogramas, Local Binary Patterns, Classificação de vídeos de esportes, vídeos de celular, classificador multi-classe, Support Vector Machine, Fusão de características;