Engenharia de Computação (Leopoldina)

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Navegando Engenharia de Computação (Leopoldina) por Assunto "Visão computacional"

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    Reidentificação de pessoas em redes de múltiplas câmeras: comparação entre arquiteturas híbrida e edge-first.
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2026-06-19) Conceição, Helton Pojo.; Bhering, Fabiano Pereira.; http://lattes.cnpq.br/6310147796607948; Bhering, Fabiano Pereira.; Araújo Júnior, Lindolpho de Oliveira.; Ferreira, Fernando Garcia Diniz Campos.
    Sistemas de videovigilância com múltiplas câmeras são amplamente empregados em segurança pública, controle de acesso e monitoramento de ambientes urbanos. A reidentificação de pessoas (Person Re-Identification (ReID)) é a tarefa de reconhecer um mesmo indivíduo em imagens capturadas por câmeras distintas, sendo essencial para o rastreamento contínuo em grandes áreas. Os principais desafios incluem variações de iluminação, pose e oclusão entre câmeras, além das restrições de largura de banda e latência impostas por redes sem fio. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação comparativa de duas arquiteturas de processamento distribuído para reidentificação de pessoas (person reidentification) em redes de múltiplas câmeras. A arquitetura Híbrida executa a detecção de pessoas (YOLOv12n) nos nós de borda e delega a extração de embeddings (OSNet) e o matching ao servidor central. A arquitetura Edge-First executa a detecção e a extração de embeddings nos nós, transmitindo ao servidor apenas vetores compactos para o matching com a galeria global de identidades. Os experimentos foram conduzidos em diferentes datasets de múltiplas cameras, variando os limiares de similaridade. Os resultados demonstram que a arquitetura Edge-First foi a alternativa mais adequada para sistemas de ReID em redes sem fio, ao oferecer simultaneamente menor consumo de banda, menor latência e maior acurácia, sendo especialmente indicada para cenários com restrições de largura de banda nos quais dispositivos de borda dispõem de capacidade computacional suficiente para a extração local de características.