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A avaliação do desempenho de um algoritmo de detecção de mudanças consiste basicamente em executá-lo para segmentar vídeos de um dataset e, em seguida, comparar os resultados com um ground truth. Essa estratégia, apesar de muito utilizada por pesquisadores da área, não considera algumas informações que podem ser úteis para melhorar o processo de avaliação. O nível de dificuldade para classificar pixels de um quadro de vídeo é uma dessas informações. Essa medida, que representa o esforço esperado para que um algoritmo classifique determinado pixel, é armazenada em uma estrutura chamada mapa de dificuldade. Neste trabalho, utiliza-se esses mapas como base para o desenvolvimento de métodos que são capazes de (i) estimar o nível de dificuldade de um vídeo e (ii) selecionar um subconjunto representativo de vídeos de um determinado dataset. Os resultados mostraram que o subconjunto selecionado por meio do método desenvolvido é representativo, pois apresentou nível de dificuldade similar ao do conjunto original.

detecção de mudanças; avaliação de algoritmos; dataset