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| Acadêmico(a): Everton Elvio Koser |
| Título: Reconhecimento Automático de Linhas de Campos de Futebol em arquivos de Vídeo para Publicidade Virtual |
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| Conclusão: |
A idéia inicial proposta para este trabalho de conclusão de curso era implementar um protótipo que realizasse o processo completo de Publicidade Virtual, desde a inferência do sistema de coordenadas até a inserção dinâmica, quadro a quadro de imagens estáticas no vídeo. No decorrer da elaboração do trabalho, o problema mostrou-se demasiadamente complexo para conclusão no cronograma previsto inicialmente. Por isso, apenas as etapas iniciais do desenvolvimento de um sistema para publicidade virtual foram abordadas. Até o presente momento, foram implementadas, na forma de um protótipo, as etapas Filtragem e Seleção e a Extração dos Segmentos de Reta, porém a pesquisa para a implementação das demais etapas continua em desenvolvimento.
Em relação aos futuros problemas que se apresentam frente à continuidade deste trabalho de pesquisa, encontra-se a incerteza quanto à eficiência e correção do método de calibragem de câmeras em situações reais, visto que o objetivo do sistema é funcionar em transmissões ao vivo de jogos de futebol em TV aberta.
Outro problema a ser avaliado futuramente é a questão do desempenho computacional, pois ainda não foi possível comprovar experientalmente se a linguagem Java demonstra desempenho suficiente para realizar a calibragem de câmeras em tempo real pelo método utilizado neste trabalho. O protótipo apresentado no capítulo 3 apresentou uma taxa de reconhecimento de linhas a 3 quadros por segundo para imagens de vídeo com resolução de 400x200 pixels em um computador com processador 1.8 Gigabytes redando o sistema operacional Windows XP com 256Mb de memória RAM. Para realizar a publicidade virtual com sinal de vídeo nos padrões usados pelas emissoras de TV, NTSC ou Pal-M, o protótipo deve ser capaz de calibrar a câmera e inserir as imagens dinamicamente em uma taxa maior do que 15 quadros por segundo, em imagens de aproximadamente 500 por 500 pixels.
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