Detecção de Estímulo Visual Usando Múltiplas Fóveas
Multifoveamento, estímulos visuais, detecção visual, descida do gradiente, máximo verossimilhança, trilateração e coordenadas baricêntricas
A técnica de multifoveamento permite adicionar vários focos na imagem, os quaispodem ser explorados como pontos de atenção visual em contextos de detecção, identifi-cação e/ou reconhecimento de objetos. Entretanto, a utilização da técnica de multifovea-mento exige o conhecimento da posição dos estímulos visuais. Neste trabalho propomosuma nova abordagem de detectação dos estímulos visuais fazendo uso da estrutura dasmúltiplas fóveas. Para isso, utilizamos estratégias matemáticas adaptadas ao contexto devisão computacional, que levam em consideração a distribuição das fóveas para estimar alocalização dos estímulos visuais na imagem. As estratégias matemáticas adotadas forama descida do gradiente (campo de potencial), máximo verossimilhança, multilateração,trilateração e coordenadas baricêntricas. Os resultados mostram que os algoritmos con-vergem para a posição do estímulo visual, com excessão do algoritmo de interseção depotenciais locais devido a sensibilidade aos mínimos locais. Além disso, os algoritmosque utilizam campo de potencial exigem mais tempo de processamento e recursos compu-tacionais em comparação com as outras estratégias. Contudo, é possível afirmar que trêsfóveas são suficientes para estimar a posição de um estímulo visual na imagem fazendouso dos algoritmos de trilateração e coordenadas baricêntricas. Concluímos que o multi-foveamento associado às estratégias matemáticas pode ser aplicado na detecção visual eapresenta convergência com no mínimo três fóveas