Introdução
As técnicas utilizadas para fazer a vigilância de sectores públicos ou privados da nossa sociedade, implicam que um funcionário ou grupo de funcionários, permaneçam durante longas horas em frente a ecrãs. Para as empresas, esta função implica um aumento de pessoal e consequentemente dos custos que não se revertem num aumento de qualidade do serviço. Isto porque um homem, ao contrário de uma máquina, é afectado por condições como o cansaço e distracções, que se propiciam em trabalhos monótonos e rotineiros, podendo comprometer a segurança do local. Outro factor a considerar é o tempo de resposta a uma ocorrência. Quanto maior o tempo decorrido entre a detecção da ocorrência e o alerta da mesma, mais comprometida pode ficar a segurança do local.
Para minimizar estes problemas, são utilizados métodos de visão computacional, que consistem em dotar um sistema automatizado com uma ferramenta de visão artificial para que possa tomar decisões consoante os acontecimentos que detectar.
Não só na vigilância se utilizam estas técnicas, também no controlo de jogos [1] e outros projectos é possível encontrar uma utilização de técnicas de visão computacional. Um exemplo destes projectos é o projecto Living Usability Lab (LUL) [2] que tem como objectivo criar uma plataforma tecnológica que permita o desenvolvimento, integração e avaliação de aplicações e serviços para a optimização da acessibilidade universal aplicável, nomeadamente, ao caso da população idosa, com recurso a Redes de Nova Geração. É por isso realizada a detecção e seguimento das pessoas, e medidas distâncias entre essas pessoas e alguns objectos que fazem parte da divisão da casa e tomadas as acções devidas de acordo com os resultados obtidos.
Isto só é possível graças ao constante desenvolvimento tecnológico que permite a utilização de técnicas cada vez mais avançadas.
Um exemplo deste tipo de visão são algoritmos que, de forma automática, fazem o seguimento de objectos em movimento. Actualmente grande parte destes métodos são eficientes em ambientes favoráveis, isto é, ambientes que têm um conjunto de características que facilitam a detecção, como por exemplo boas condições de iluminação, não havendo incidência de luz directa na câmara ou pouca iluminação. No entanto, se estas condições não estiverem presentes a eficácia do algoritmo torna-se reduzida e faz com que aumente a taxa de erros. Pretende-se então desenvolver soluções que consigam, através do uso de outras técnicas de captação de imagens, uma boa eficácia de detecção quando as condições de iluminação não são as mais indicadas. Por exemplo, um ambiente com luz muito brilhante e em excesso, ou por outro lado com pouca luz, não vai permitir obter uma imagem com qualidade suficiente para se obter bons resultados.
Alguns exemplos de diferentes técnicas de captação de imagens são as câmaras termográficas e as câmaras infravermelhas. A escolha de um destes tipos de câmara será realizada de acordo com os requisitos do cenário.