Um mecanismo de atenção visual integrando evidências espaciais e temporais.

Sistemas visuais biológicos utilizam uma estratégia que prioriza a extração das informações mais relevantes à execução de uma determinada tarefa visual, reduzindo assim a quantidade de recursos computacionais necessários para realizá-la. Tomando como inspiração essa estratégia, tem-se a Atenção Visual, área da Visão Computacional que se preocupa com o processamento de cenas visuais, procurando encontrar as regiões mais salientes (mais importantes de serem analisadas). Nesse contexto, o presente trabalho propõe um novo modelo de Atenção Visual que integra diferentes abordagens: Atenção Espacial (ou Estática) bottom-up, Atenção Temporal (ou Dinâmica) e Visão Estéreo. Este trabalho também desenvolve, para as duas primeiras abordagens, uma implementação que é validada através de uma série de experimentos. Apresentam-se uma estratégia para se realizar a segmentação de objetos móveis em cenas visuais, como parte integrante do modelo proposto, e um estudo de caso envolvendo a utilização das evidências temporais, obtidas pelo sistema de Atenção Visual desenvolvido, no problema de detecção de transições abruptas em seqüências de vídeo. Os resultados obtidos indicaram que a estratégia proposta para a extração de características temporais e para a detecção de objetos móveis se constituiu em uma forma simples e versátil para se realizar a detecção e a segmentação de movimento em vídeos. Já no que se refere aos experimentos envolvendo a detecção de transições abruptas, foi realizada uma avaliação de desempenho, na qual foram observadas taxas de erro reduzidas. Finalmente, a integração de características espaciais no contexto acima resultou em uma estratégia interessante para se combinar evidências das Atenções Espacial e Temporal.Biological vision systems have mechanisms that focus on the extraction of the most relevant information for performing a given visual task, so that the overall computational effort is reduced. Inspiredby these mechanisms, Visual Attention emerges as the area of Computer Vision that is mainly concerned with the processing of visual scenes, searching for the most salient regions (which are the mostimportantto be analyzed). Within this context, the present work proposes a new Visual Attention model, which integrates different approaches: Spatial (or Static)bottom-up Attention, Temporal (or Dynamic) Attention and Stereo Vision. This work also develops, for the first two approaches, an implementation that is validated through a series of experiments.Furthermore, this work presents a strategy for the segmentation of moving objects in visual scenes, as part of the proposed model, and a casestudy, involving the utilization of temporal evidences from the developed Visual Attention system in the problem of detecting sharp transitions in video sequences. The results have shown that the strategy proposed for the temporal feature extraction and for the detection of moving objects was a simple and versatileway to perform motion detection and segmentation in videos. With regards to the experiments involving the detection of sharp video transitions, a performance evaluation revealed low error rates. Finally, the integration of spatial features into the above context yielded an interesting approach to combine evidence from both Spatial and Temporal Visual Attention