| Título: | 360RAT : uma ferramenta de anotação de regiões de interesse em vídeos 360° |
| Autor(es): | Prado, Myllena de Almeida |
| Orientador(es): | Farias, Mylène Christine Queiroz de |
| Assunto: | Processamento de imagens - técnicas digitais
Vídeo digital
Realidade virtual |
| Data de apresentação: | Nov-2021 |
| Data de publicação: | 11-Nov-2022 |
| Referência: | PRADO, Myllena de Almeida. 360RAT: uma ferramenta de anotação de regiões de interesse em vídeos 360°. 2021. 87 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. |
| Resumo: | Nesse trabalho, um software para anotações de regiões de interesse em vídeos 360°é proposto. As regiões de interesse consistem em partes da imagem consideradas importantes para se contar um estória ao longo de um vídeo é proposto. Como parte do trabalho, realizamos um experimento com o software no qual um conjunto de 8 pessoas anotaram 6 vídeos, marcando as regiões do vídeo que eles consideraram de interesse para a estória do vídeo. Com essas anotações e os vídeos selecionados, construímos um dataset de vídeos 360°contendo as regiões de interesse da estória e a sua classificação. Para entender os resultados, analisamos e comparamos as anotações para cada vídeo do dataset. Foi observado que para vídeos com poucos objetos houve uma maior concordância entre as anotações dos participantes. |
| Abstract: | In this work, we proposed a software program to annote regions of interest (ROIs) in 360°videos. These regions consist of parts of the video content that are important for telling a story through out this video. As part of this work, we conducted an experiment with the software inwhich a set of 8 people annotated 6 videos, marking the regions of the video that they considered of interest for the story of the video. With these annotations and the selected videos, we built a 360°video dataset containing the story’s regions of interest and their semantic classification. To understand the results, we analyzed and compared the annotations for each video in the dataset. It was observed that for videos with few objects there was a higher agreement of annotations among participants. |
| Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2021. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia Mecatrônica
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