AgradecimentosInicialmente agradeço aos amores de minha vida Elen e Alícia, pois sem este amor eu não existiria.Agradeço especialmente à minha amada esposa Elen, pois seu apoio, paciên-cia e confiança tornou possível a busca por forças para trabalhar "duro" e concluir mais esta fase de minha vida.Agradeço também em especial à minha querida mãe Eunice que, apesar da distância, sempre esteve ao meu lado com muito amor, pensamentos de fé e carinho. Agradeço também ao meu pai Osvaldo (em memória), que à sua maneira, mostrou-me o caminho certo à percorrer.Agradeço aos meus irmãos Vanderli, Marli, Walter, Luiz e Sueli, que sempre acreditaram em mim. Agradeço também a meu cunhado Edilson, pela ajuda incondicional sempre que solicitada.Gostaria de expressar minha profunda gratidão à minha orientadora, Profa. Dra. Roseli Ap. Francelin Romero e ao meu co-orientador, Prof. Dr. Zhao Liang.Agradeço à Profa. Dra. Roseli pela oportunidade, orientação e inspiração para conduzir esta pesquisa. Agradeço ao Prof. Dr. Zhao por seu otimismo e disponibilidade demonstrados em todos os momentos desta jornada. Gostaria de agradecer a ambos, Profa. Dra. Roseli e Prof. Dr. Zhao pelas oportunidades do passado, presente e futuro que, não existiriam sem vossos apoios.Agradeço também ao amigo Marcos Quiles, pelas discussões construtivas, parcerias e idéias surgidas durante minha permanência na USP. Agradeço também a todos os colegas do LAR, em especial ao amigo Jorge Kanda pelo companheirismo durante as disciplinas.Agradecimentos aos funcionários do ICMC e em especial às secretárias da Pós-Graduação, por todo o apoio e atenção disponibilizada. Finalmente, agradeço aos colegas e amigos do Departamento de Sistemas deInformação da Universidade Federal de Sergipe -Campus de Itabaiana, pela liberação parcial de carga horária, sem o qual a realização desta tese seria praticamente impossível. Agradeço também à Universidade Federal de Sergipe, pelo afastamento vii concedido no ano de depósito da tese, sendo de suma importância para a escrita e conclusões finais deste trabalho. Ao programa de bolsas de pós-graduação para docentes e técnicos administrativos da Universidade Federal de Sergipe (THESIS), à CAPES, pelo apoio financeiro inicial e ao Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, pelo suporte e estrutura fornecidos para o desenvolvimento desta tese.viii Resumo A análise de cenas complexas por computadores não é uma tarefa trivial, entretanto, o cérebro humano pode realizar esta função de maneira eficiente. A evolução natural tem desenvolvido formas para otimizar nosso sistema visual de modo que apenas partes importantes da cena sejam analisadas a cada instante.Este mecanismo de seleção é denominado por atenção visual. A atenção visual opera sob dois aspectos: bottom-up e top-down. A atenção bottom-up é dirigida por conspicuidades baseadas na cena, como o contraste de cores, orientação, etc. Por outro lado, a atenção top-down é controlada por tarefas, memórias, etc. A atenção top-down pode ainda modular o mecanismo bottom-up através do en...
Abstract-Analysis and recognition of objects in complex scenes is a demanding task for a computer. There is a selection mechanism, named visual attention, that optimizes the visual system, in which only the important parts of the scene are considered at a time. In this work, an object-based visual attention model with both bottom-up and top-down modulation is applied to the humanoid robot NAO to allow a new attention procedure to the robot. This means that the robot, by using its cameras, can recognize geometric figures even with the competition for the attention of all the objects in the image in real time. The proposed method is validated through some tests with 13 to 14 year old kids interacting with the robot NAO that provides some tips (such as the perimeter and area calculation formulas) and recognizes the figure showed by these children. The results are very promissor and show that the proposed approach can contribute for inserting robotics in the educacional context.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.