Interpretação de imagens com raciocínio espacial qualitativo probabilístico.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Pereira, Valquiria Fenelon
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-23122014-141015/
Resumo: Um sistema artificial pode usar raciocínio espacial qualitativo para inferir informações sobre seu ambiente tridimensional a partir de imagens bidimensionais. Inferências realizadas com base em raciocínio espacial qualitativo devem ser capazes de lidar com incertezas. Neste trabalho investigamos a utilização de técnicas probabilísticas para tornar o raciocínio espacial qualitativo mais robusto a incertezas e aplicável a agentes móveis em ambientes reais. Investigamos uma formalização de raciocínio espacial com lógica de descrição probabilística em um subdomínio de tráfego. Desenvolvemos também um método que combina raciocínio espacial qualitativo com um filtro Bayesiano para desenvolver dois sistemas que foram aplicados na auto localização de um robô móvel. Executamos dois experimentos de auto localização; um utilizando a teoria de relações qualitativas percebíveis sobre sombra com filtro Bayesiano; e outro utilizando o cálculo de oclusão de regiões e o cálculo de direção com filtro Bayesiano. Ambos os sistemas obtiveram resultados positivos onde somente o raciocínio espacial qualitativo não foi capaz de inferir a localização do robô. Os experimentos com dados reais mostraram robustez aos ruídos e à informação parcial.