AplicaÃÃo de redes neurais de Hopfield para detecÃÃo e estimaÃÃo de movimento entre dois quadros de um sinal de vÃdeo digital.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

à apresentado nesse trabalho o desenvolvimento, implementaÃÃo e teste de uma tÃcnica envolvendo a rede neural de Hopfield modificada, para detectar e estimar o vetor movimento utilizado na codificaÃÃo da diferenÃa entre dois quadros consecutivos de um sinal de vÃdeo digitalizado, como o utilizado no padrÃo MPEG (Moving Picture Expert Group). A detecÃÃo e estimaÃÃo do vetor movimento em um sinal de vÃdeo digital à um problema muito importante a ser resolvido, uma vez que à uma etapa crucial para a tÃcnica de compressÃo de sinais de vÃdeo. Apresentam-se inicialmente duas topologias de redes neurais de Hopfield modificadas, a uni e a bi-dimensional, e como os seus parÃmetros sÃo obtidos a partir da luminÃncia dos pixels de dois quadros consecutivos. Em seguida à mostrado que a detecÃÃo e estimaÃÃo do vetor movimento pode ser obtida dinamicamente, quando as redes neurais iterativamente minimizam um certo problema de otimizaÃÃo. A tÃcnica proposta nesse trabalho foi testada em duas seqÃÃncias de quadros nÃo coloridos, onde a primeira seqÃÃncia à a sintÃtica e a segunda à uma seqÃÃncia real. Os pixels que compÃem os quadros de ambas as seqÃÃncias sÃo representados por 256 nÃveis de cinza.SimulaÃÃes da tÃcnica proposta e da tÃcnica da busca exaustiva mostram que os vetores movimento detectados e estimados para ambas as seqÃÃncias testadas foram corretos.

ASSUNTO(S)

detecÃÃo de sinais sistemas digitais compressÃo de dados redes neurais estimaÃÃo de sistemas sinais de vÃdeo processamento de imagens

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