COMBATE AO ABIGEATO A PARTIR DE DETECÇÃO DE PESSOAS EM IMAGENS AÉREAS OBTIDAS POR VANT

Resumo

Detectar pessoas em imagens digitais é uma tarefa recorrente e importante para o desenvolvimento de várias aplicações. O presente trabalho tem o objetivo de propor um método para identificação de pessoas em imagens aéreas com a utilização de VANT para dar suporte ao produtor e aos órgãos especializados no combate ao abigeato. O treinamento dos descritores em cascata foi efetuado com a utilização de um software que apresenta os parâmetros implementados na biblioteca OpenCV em uma interface gráfica, facilitando assim a manipulação dos mesmos. Para fins de teste foram criados classificadores Haar e LBP com 8, 15 e 20 estágios, todos fazendo uso dos mesmos conjuntos de imagens positivas e negativas. Dados os resultados o classificador que obteve melhor taxa de acerto foi o descritor Haar de 15 estágios. Com os testes realizados pôde-se notar na prática que efetivamente classificadores Haar demandam mais tempo para treinamento, porém a taxa de acerto dos mesmos é melhor. Também observou-se que a quantidade de estágios de uma cascata deve ser muito bem dimensionada, já que classificadores com 20 estágios obtiveram resultados muito insatisfatórios.