Aprendizado de máquina em representações tridimensionais

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Costa, Anderson Bessa da
• Orientador(a): Matsubara, Edson Takashi
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Realidade Virtual; Algoritmos para Imagens; Imagem Digital; Visão Computacional; Terceira Dimensão (Modelos); Digital Image; Algorithms for Images; Virtual Reality; Computer Vision; Third Dimension (Models)
• Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1749

Aprendizado consiste em adquirir novos, ou modificar os existentes, conhecimentos, comportamentos, habilidades, valores ou preferências e pode envolver a síntese de diferentes tipos de informação. O aprendizado está fortemente relacionado à representação do conhecimento. Uma representação de conhecimento está ligada a capacidade de se inferir, ou seja, aprender. Uma representação de dados bastante presente nos últimos tempos se refere à representação tridimensional, associada fortemente a imagens 3D. Neste trabalho apresenta-se um estudo sobre aprendizado 3D com base em dois estudos de caso, imagens 3D adquiridas a partir do Kinect e movimentos adquirido a partir dos dados do wiimote. A visão humana sempre despertou um grande fascínio por ser considerada um dos sensores humanos mais ricos em informação. Sempre existiu um grande interesse em simular a capacidade de visão do ser humano. Com o surgimento e popularização de sistemas RGB-D (RedGreenBlue - Depth), é possível obter informação de profundidade de cada pixel de maneira rápida e confiável. Isto permitiu a aproximação da tecnologia atual com a visão humana, que com dois olhos são capazes de estimar a profundidade aproximada de um objeto. Uma imagem capturada de um sistema RGB-D é muito mais rica em informação do que uma imagem capturada de uma câmera comum. Estudar como este ganho de informação pode ser utilizado para melhorar a capacidade de representação e reconhecimento de objetos em Inteligência Artificial é um dos objetivos deste projeto. Por meio de uma proposta de um pipeline de aprendizado 3D, desde captura dos dados até algoritmos de reconhecimento, será provido um estudo sobre aprendizado em sistemas RGB-D. Assim como o Kinect, o nintendo Wii também revolucionou a indústria de games graças ao seu controle capaz de reconhecer os movimentos do jogador. Neste trabalho apresenta-se um estudo sobre reconhecimento de padrões em estruturas tridimensionais com o objetivo de explicitar que com a utilização da técnica de aprendizado de máquina juntamente com a representação adequada do problema é possível atingir altas taxas de acerto com um baixo tempo de processamento, o que foi realizado com sucesso.