Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2013 |
Autor(a) principal: |
MACÊDO, Samuel Victor Medeiros de |
Orientador(a): |
KELNER, Judith |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12370
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Resumo: |
A área de reconstrução 3D tem sido bastante explorada, principalmente nos últimos anos, com a popularização de ferramentas para visualizar objetos tridimensionais. A busca por algoritmos e cientes que tornem o pipeline de reconstrução 3D mais e ciente é alvo de várias pesquisas universitárias e patentes tanto na indústria como na academia. Atualmente, alguns problemas existentes para reconstrução de malhas que possuem elevado número de pontos utilizando o pipeline de reconstrução [40] ainda persistem, mesmo aplicando apenas algumas restrições. Estes problemas são causados pela exigência de elevado poder computacional exigido pelas técnicas usuais. Dentre essas técnicas estão o rastreamento de pontos em imagens (feature tracking ) [49] e a geração e avaliação de várias hipóteses de pose de câmera para encontrar a técnica que melhor se adequa à cena em questão [37]. A reconstrução 3D pode ser bastante útil em diversas áreas como: realidade aumentada sem marcadores, para a manipulação de objetos virtuais que interagem sicamente com o mundo real e o tratamento de oclusão de objetos virtuais por objetos reais. Diante da problemática e da diversidade de aplicações, alterações no pipeline de reconstrução 3D que o tornem mais rápido e e ciente são interessantes tanto para a área de visão computacional quanto para a indústria. No contexto desta problemática, esta dissertação propõe uma metodologia para otimiza- ção do pipeline de reconstrução 3D explorando os conceitos de inferência estatística, mais precisamente a área de teste de hipótese. O teste kens é um teste de hipótese estatístico desenvolvido nesta dissertação para veri car a suavidade de uma trajetória. Este teste será aplicado aos caminhos das features uma vez que o rastreamento das mesmas é feito utilizando uxo ótico. Apesar de não ser provado matematicamente que features inliers percorrem caminhos suaves, este trabalho mostra indícios de uma relação entre suavidade e inliers, pois com a retirada das features que apresentaram caminhos não suaves a qualidade da reconstrução 3D apresentou resultados melhores. Esta dissertação de mestrado descreve todo o ferramental teórico necessário para entendimento do pipeline de reconstrução 3D e do teste kens. A utilização da técnica em dois cenários será apresentada: sendo um cenário sintético e o outro real. |