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Título: Avaliação do algorítimo SVM na detecção de comportamentos suspeitos em cenas de vídeo
Autor(es): Lima, Rodrigo Lucio de
Orientador(es): Ranthum, Geraldo
Palavras-chave: Sistemas de reconhecimento de padrões
Algorítmos computacionais
Aprendizado do computador
Sistemas de segurança eletrônico
Comportamento humano
Pattern recognition systems
Computer algorithms
Machine learning
Electronic security systems
Human behavior
Data do documento: 26-Nov-2014
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Referência: LIMA, Rodrigo Lucio. Avaliação do algorítimo svm na detecção de comportamentos suspeitos em cenas de vídeo. 2014. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2014.
Resumo: A otimização de parâmetros no algoritmo SVM (Support Vector Machines), permite extrair os melhores resultados no contexto de ML(machine Learning). As Máquinas de Vetores de Suporte SVM estão entre os algoritmos de Aprendizado de Máquina que tem despertado o maior interesse desde sua introdução na área. Entretanto, para que tenha seu desempenho alcançado ao máximo deve ser estudado juntamente com a otimização de seus parâmetros. Este trabalho realizou experimentos, utilizando téc-nicas atuais com o objetivo de alcançar as melhores taxas de acertos no reconhe-cimento de movimentos suspeitos em cenas de vídeo. Através destes experimentos identificou-se que o método de atribuição de valores para seleção de parâmetros pode obter resultados similares aos obtidos em testes automatizados. Os métodos da lite-ratura foram empregados nos experimentos e também métodos empíricos, isto sobre uma base de dados contendo informações sobre movimentos de pessoas em cenas de vídeo. Discute-se as particularidades das variações do algorítimo SVM, os resul-tados obtidos a cada etapa dos experimentos e os trabalhos sendo realizados com o algoritmo SVM em diversas áreas do ML. O resultado então pode ser comparado com as taxas obtidas em trabalhos anteriores.
Abstract: The parameters optimization in the SVM (Support Vector Machines) algorithm, allows to extract optimal results in the ML (Machine Learning) context. The Support Vector Machines take place between the ML algorithms that have received great interest since their introduction in the ML community. However, to achieve an optimal result it has to be studied along with it’s parameters optimization. This work performed experiments , using atual tecnics with the purpose of achieving optimal rates of suspect moviments recognition on vídeo scenes. Through this experiments have been proved that, value atribuition parameter selection method can provide similar results as the automatized method can provide. The studiedmethods was applied and also the empirical methods, each one over an people moviments on video scenes data base. The variations of the SVM are discussed, the each step results achieved and the works being done with the SVM algorithm recently in ML. The result was able to be compared with those achievedin previous works
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6469
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