Técnica de ghosting baseada na detecção de movimentos para tratamento de oclusão em realidade aumentada

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: PADILHA, Arthur de Lima
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14075
Resumo: Em Realidade Aumentada funcional o objetivo principal é ajudar os observadores com a execução de tarefas através de uma percepção melhorada da cena aumentada. Este trabalho aplica uma técnica de visualização bastante utilizada, conhecida como Ghosting, para melhorar a percepção de profundidade em cenas de Realidade Aumentada. Técnicas de visão computacional e processamento de imagens são usadas para extrair as características naturais em cenas reais para, em seguida, decidir a quantidade de transparência que será aplicada em cada pixel do objeto virtual, e assim, gerar o efeito de ghosting quando misturar o objeto virtual na cena real. Um objeto em movimento em uma cena real chama bastante atenção do observador. Assim, espera-se que, quando um objeto em movimento passar na frente de um objeto aumentado, a informação visual do objeto real se mantenha, para que a visualização de informações naturais, e importantes da cena, não sejam perdidas. Por isso, a principal contribuição deste trabalho é a inclusão de uma técnica de detecção de movimento na etapa de análise de características da cena do pipeline da técnica de Ghosting. A avaliação qualitativa realizada com diversos usuários mostrou que os estudos de caso, em ambientes internos e externos, abordados neste trabalho, proporcionaram uma melhor percepção de profundidade da cena de Realidade Aumentada, pois preserva as informações mais relevantes para a correta percepção do ambiente pelo usuário.