Detecção de fogo em vídeo: um método de classificação baseado em descritores estatísticos e máquinas de vetores de suporte

Abstract

Este trabalho de conclusão de curso apresenta um método de detecção de fogo em vídeo utilizando descritores estatísticos e máquinas de vetores de suporte. O projeto enfatiza o estudo e a comparação de diversas técnicas de segmentação por cor sugeridas na literatura. Um conjunto de medidas estatísticas provenientes de informações de cor e movimento é avaliado no reconhecimento de fogo em vídeo. Investiga-se, principalmente, a aplicabilidade do histórico e do gradiente de movimento na discriminação entre movimento ordinário e o observado nas chamas. É mostrado que tanto os descritores de cor quanto os de movimento produzem bons resultados quando usados separadamente, mas que sua associação é preferível. Confirma-se que a metodologia apresentada permite a classificação em tempo real de fogo em vídeo.

This undergraduate thesis presents a video fire detection method using statistical descriptors and support vector machines. The project emphasizes the study and comparison of several color segmentation techniques suggested in literature. A set of statistical measures derived from color and motion information is evaluated on the recognition of fire in video. It is investigated, mainly, the applicability of motion history and motion gradient in discriminating ordinary motion from the one observed in flames. Both color and motion descriptors are shown to produce good results when used separately, but their association is preferable. It is confirmed that the proposed methodology allows real time classification of fire in video.