O documento descreve o LoCoBoard, um quadro interativo de baixo custo que usa algoritmos de visão computacional. Resume os objetivos de desenvolver um quadro acessível, a arquitetura que captura vídeo e detecta pontos de interação, e cinco algoritmos testados para detecção de pontos.
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
LoCoBoard Algoritmos
1. LoCoBoard:
Quadro Interactivo de Baixo Custo Recorrendo a
Algoritmos de Visão por Computdor
Christophe Soares
Orientadores:
Rui S. Moreira | José M. Torres
Porto, 18 de Dezembro 2009
3. Introdução
“Na era digital, a adopção de interfaces naturais
entre o Homem e a máquina torna-se cada vez
mais pertinente.
Fala, gestos e escrita manual serão parte
integrante da interacção com os computadores,
televisões e telemóveis”
4. Contexto
Na educação, em particular, a utilização de
ferramentas interactivas, pretende:
• Melhorar as práticas pedagógicas,
• Auxiliar a compreensão de conceitos
complexos,
• Permitir o trabalho colaborativo
5. Contexto
• Vasta panóplia de soluções comerciais
• Custo associado é geralmente elevado
• Difícil equipar de forma generalizada
estabelecimentos de ensino
6. Objectivos
Desenvolver um Quadro Interactivo de código
aberto e de baixo custo
• Algoritmo de detecção PI são fundamentais à sua
implementação
Fundamental requisitos hardware minimalistas, i.e.,
• Computador com webcam
• Videoprojector
• Apontador IR
Facilitar o uso e a massificação do Quadro
Interactivo
14. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
15. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
16. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
17. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
23. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
28. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
35. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
47. Processamento Quantidade
Algoritmos Detecção do PI
do Centróide de PI
Varrimento Sistema de
A1 PI Único
linear Médias
Varrimento Sistema de
A2 PI Único
linear com salto Médias
Varrimento
A3 Sistema em cruz PI Único
linear com salto
Varrimento em
espiral
A4 Sistema em cruz PI Único
conjugado com
A3
Sistema
Varrimento
A5 (2) adaptado a Multi-Ponto
linear
grupos
(2) [http://geekblog.nl/entry/24]
54. Avaliações
Criamos seis vídeos com o intuito de obter um
ambiente heterogéneo com as seguintes
particularidades:
• Três tipos de acções - cliques, movimentos
e uma combinação de ambos;
• Dois ambientes - com e sem ruído.
55. Avaliações
Desempenho Precisão
Algoritmos Varrimento
Linear Total (A1,A5) * ***
Algoritmos Varrimento
com Salto Total (A2) ** **
Algoritmos Varrimento
Linear com Salto (A3) *** *
Melhor ***
Médio **
Pior *
57. Avaliações
CCV (Tbeta) LoCoBoard
Consumo Médio
68.3 % 32.1 %
do CPU
58. Conclusão
• O s o b j e c t i vo s f o r a m t o t a l m e n t e
cumpridos.
• Esta aplicação é uma solução simples,
económica e eficiente.
• As avaliações permitiram-nos identificar os
algoritmos com maiores potencialidades.
59. Conclusão
Trabalho futuro:
• Comutação automática do algoritmo
detecção;
• Variantes na detecção de mancha -
cálculo centróide;
• Desenvolver o multi-toque.
Bom dia a todos
Hoje irei-vos apresentar o projecto que elaborei ao longo do ultimo ano do meu Mestrado, o qual intitula-se :
LoCoBoard : Quadro Interactivo de Baixo Custo Recorrendo a Algoritmos de Visão Por Computador
Quanto á estrutura desta apresentação:
Começarei por uma breve introdução á temática,
Depois irei contextualizar este projecto.
De seguida definirei os seus objectivos
Depois irei vós passar um vídeo que foi realizado de forma a ilustrar o funcionamento deste projecto.
Passarei a apresentar a arquitectura da aplicação e depois irei mais me focar nos algoritmos que foram utilizados.
Apresentarei de seguida os resultados das avaliações que nos proposemos.
E Por fim, darei por terminada esta apresentação com uma breve conclusão.
Esta investigação baseia-se sobretudo na Interacção Homem-Maquina.
Steve Ballmer, actual Responsável pela Microsoft, diz-nos: “na era digital, adopção de interfaces naturais entre o homem e a máquina torna-se cada vez mais pertinente”
Se reflectirmos um pouco, desde que os COMPUTADORES EXISTEM POUCA foi a EVOLUÇÃO das suas INTERFACES de COMUNICAÇÃO.
Continuamos com os RATOS e os TECLADOS.
E estes dispositivos já não são OS mais ADEQUADOS para a  ÉPOCA que atravessamos, onde CADA UTILIZADOR ESPERA sempre uma RELAÇÃO MAIS SIMPLES e NATURAL com sua MAQUINA.
Mas em que sentido estas interfaces podem evoluir? (próximo slide)
Continuando a citar Steve Ballmer:
“Interfaces Naturais serão usadas em cada dispositivo. Fala, gestos e escrita manual serão parte integrante da interacção com os computadores, televisões e telemóveis. Continuará a fazer sentido utilizar o teclado e o rato como únicos meios de interacção?” (1)
Esta CITAÇÃO mostra-nos o CAMINHO a seguir para a EVOLUÇÃO.
PERCEBEMOS de mesmo modo, o PORQUÊ de estas serem INTERFACES NATURAIS, devido a se APROXIMAREM cada vez MAIS das ACÇÕES dos seus UTILIZADORES.
Como imaginam, não seria VIÁVEL ESTENDER-ME por todas as ÁREAS de aplicações possíveis, daí que ESCOLHI focar-me nas DIFICULDADES existentes na ÁREA da EDUCAÇÃO.
Devemo-nos questionar sobre: qual a MAIS VALIA de TRAZER FERRAMENTAS INTERACTIVAS para dentro da SALA de AULA ?
SEGUNDO um ESTUDO realizado por Dave Miller e Doug Averis entre outros, ESTES CONCLUÍRAM que: LER
Mas então PORQUE é que as INSTITUIÇÕES não ADOPTAM os QUADROS INTERACTIVOS ? (próximo slide)
Existem 3 soluções:
- o QUADRO TRADICIONAL a giz ou marcadores SEM INTERACTIVIDADE, mas é o MAIS UTILIZADO.
- recorrer a PROJECÇÕES com RETROPROJECTOR, o que IMPOSSIBILITA A INTERAcÇÃO, mas é frequentemente usado.
- QUADROS INTERACTIVOS, mas esses são sistemas CAROS que acabam por NÃO SER ESCOLHA.
E é a esses que me refiro quando digo que:
A panóplia de soluções comerciais disponíveis é vasta, mas o custo associado é geralmente elevado para equipar de forma generalizada os estabelecimentos de ensino, principalmente nos países de economia mais débil.
Face ao período de crise em que nos encontramos, não deveríamos mudar a nossa ideologia?
Porquê conceber algo novo quando já nem usamos as soluções existentes, por essas serem muito dispendiosas?
Olhar para essas aplicações e tentarmos, torna-las mais atractivas para o publico, isso sim é um desafio.
Um pouco á imagem do que propomos resolver, com este projecto que pretende: propor um sistema de quadro interactivo de código aberto, onde os algoritmos de detecção serão fundamentais.
De mais os requisitos de hardware serão muitos pequenos (PC cm webcam, videoprojector e apontador IR) a fim de permitir massificar o seu uso.
Agora irei passar um video onde podemos ver a aplicaçao a funcionar
Agora irei passar um video onde podemos ver a aplicaçao a funcionar
Agora vou passar a explicar a arquitectura do sistema.
Esta articula-se em quatro blocos.
Definir a contribuição e reutilização (OpenCV-Algoritmos-QT-TUIO)
Desenvolvido em C++ funciona em qq OS
Passarei agora a definir mais especificamente a parte dos algoritmos.
Agora vou passar a explicar a arquitectura do sistema.
Esta articula-se em quatro blocos.
Definir a contribuição e reutilização (OpenCV-Algoritmos-QT-TUIO)
Desenvolvido em C++ funciona em qq OS
Passarei agora a definir mais especificamente a parte dos algoritmos.
Agora vou passar a explicar a arquitectura do sistema.
Esta articula-se em quatro blocos.
Definir a contribuição e reutilização (OpenCV-Algoritmos-QT-TUIO)
Desenvolvido em C++ funciona em qq OS
Passarei agora a definir mais especificamente a parte dos algoritmos.
Esta secção tem por objectivo definir cada um dos algoritmos.
Porquê mais que um algoritmo? (PAUSA)
simplesmente para entender, estudar e poder comparar os seus diversos comportamentos.
Nesta tabela podemos ver algumas das particularidades que tornam especial cada um dos algoritmos.
Temos dois grupos distintos (próximo slide)
O primeiro é constituído pelos algoritmos que suportam detecção de UM único ponto de interesse.
E o segundo que só contem o A5 tem suporte para detecção de VARIOS pontos de interesses.
Passo a explicar cada um dos algoritmos.
Primeiro Algoritmo - simples de detecção
Ele Efectua um varrimento píxel a píxel da imagem de modo a encontrar um valor superior a um determinado “Threshold”.
Depois é calculado e retornado o valor médio em x e y das coordenadas dos pontos que foram anteriormente encontrados.
Na presente imagem podemos ver qual é o varrimento efectuado em cada uma das frames com o seguinte algoritmo.
Percorre toda a frame !
Na presente imagem podemos ver qual é o varrimento efectuado em cada uma das frames com o seguinte algoritmo.
Percorre toda a frame !
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Segundo Algoritmo - simples de detecção com Salto
Seu funcionamento é semelhante ao anterior, mas este permite definir um factor salto S. Desta forma entre duas leituras, o algoritmo ignora S-1 píxeis.
Do mesmo modo, usamos um mecanismo de médias em x e y para definir as coordenadas do PI.
Na presente imagem podemos ver qual é o varrimento efectuado em cada uma das frames com o seguinte algoritmo.
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Na presente imagem podemos ver qual é o varrimento efectuado em cada uma das frames com o seguinte algoritmo.
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Percorre toda a frame !
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Terceiro Algoritmo - simples de detecção com Salto - v2
A mais valia deste sobre a versão anterior, tende a reduzir o custo de processamento de cada imagem.
O varrimento linear é interrompido quando é encontrado um píxel com valor superior ao “Threshold”, o que não era o caso nos algoritmos anteriores.
Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
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Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
Como podemos verificar na imagem, a travessia é interrompida mal seja encontrado um ponto com valor superior ao threshold.
Falta-nos agora encontrar o centroide desse PI?
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Quarto Algoritmo - com previsão e pesquisa em espiral
Abordagem é diferente dos anteriores algoritmos (detecção ≠ seguimento).
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
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Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
É usado um vector ∆s (corresponde a seta preta) que permite ter uma noção de deslocamento de um PI entre imagens consecutivas (mostrar as duas cruzes vermelhas).
Com base nesse vector conseguimos ter uma previsão de onde poderá surgir o próximo PI(terceira cruz vermelha).
Nessa mesma previsão, efectuamos uma pesquisa em espiral para determinar as coordenadas do novo PI.
A espiral tem um limite de expansão, quando não é encontrado nenhum PI na espiral, evocamos um dos algoritmos anteriores para efectuar um varrimento linear.
Isto deve-se ao facto de uma pesquisa em espiral ser mais drástica no processador que uma pesquisa linear, daí conciliarmos ambas as técnicas.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Com origem no ponto que encontramos é efectuada uma pesquisa nas quatro direcções possíveis. Desta forma, encontramos o valor médio na horizontal e a partir deste definimos qual será o valor médio na vertical.
Quinto Algoritmo - multiponto
Este é uma adaptação do algoritmo proposto por Erik van Kempen (4).
O qual permite num simples varrimento identificar vários PI.
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
Através de um simples varrimento linear da imagem é recolhida informação sobre todos os pontos presentes com um valor superior ao threshold.(cruzes verdes)
De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).
Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).
Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).
Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
De seguida, ele constitui diferentes grupos, de forma a identificar quantos PI tem na imagem (formas azuis).
Por fim, este determina o centróide de cada grupo. (representado pela cruz vermelha).
FIG 57 e FIG 65
Precisão não depende da forma geomtrica do PI isto é porque realizamos uma experiencia que evidenciou que independentemente da forma geometrica do PI os algoritmos de pesquisa linear continuam a prover melhores resultados
Precisão não depende da forma geomtrica do PI isto é porque realizamos uma experiencia que evidenciou que independentemente da forma geometrica do PI os algoritmos de pesquisa linear continuam a prover melhores resultados
No mesmo ambiente e reproduzindo as mesmas acções tentamos comparar 2 sistemas para os avaliar.
Recolhemos 20 amostras com intervalos de tempos regulares. No LoCoBoard foi executada a aplicação com todos os Algoritmos. Das 20 amostras 10 correspondem a aplicação com todas as suas opções ligadas e as outras 10 com o min de opções.
No artigo foram realizadas algumas experiências de modo a estudar os comportamentos entre cada um dos algoritmos.
Pelo curto tempo que me foi dado não vos posso apresentar os resultados obtidos, no entanto estes encontram-se presentes no artigo.
As conclusões que tiramos são:
- Primeiro que a EFICIÊNCIA dos algoritmos DEPENE do AMBIENTE em que as avaliações foram realizadas (isso é dos ruídos presentes).
- E segundo conseguimos IDEALIZAR o ALGORITMO com MAIORES POTENCIALIDADES. No entanto se quisermos DETERMINAR o algoritmo mais EFICIENTE, será necessário APOSTAR na realização de um ESTUDO ESTATÍSTICO MAIS APROFUNDADO.
Continuando a citar Steve Ballmer: LER
Esta CITAÇÃO mostra-nos o CAMINHO a seguir para a EVOLUÇÃO.
PERCEBEMOS de mesmo modo, o PORQUÊ de estas serem INTERFACES NATURAIS, devido a se APROXIMAREM cada vez MAIS das ACÇÕES dos seus UTILIZADORES.