Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Palácios, Rodrigo Henrique Cunha
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/12631
Resumo: Resumo: Na visão binocular, quando o sistema não está calibrado, as informações geométricas das câmeras estão concentradas em uma matriz quadrada de ordem três, conhecida como matriz fundamental Esta torna todas as operações da visão binocular menos complexas e pode ser estimada a partir de um conjunto de correspondências de pontos O presente trabalho apresenta um estudo dos principais pacotes do Matlab aplicados ao ensino, mais especificamente os voltados á visão computacional, além da proposta e implementação de um novo ambiente computacional interativo, para Matlab, que permite a comparação entre os principais métodos para estimar a matriz fundamental Esses métodos são classificados em três tipos: lineares, não-lineares e robustos Por sua vez, a matriz fundamental pode ser estimada por meio de dados sintéticos, configurados pelo próprio usuário e, também, a partir de um conjunto de correspondência de pontos extraídos de imagens fornecidas pelo próprio usuário As etapas envolvidas no processo são apresentadas de forma bastante intuitiva, nas quais é possível escolher os métodos a serem utilizados na estimação, bem como os parâmetros de configuração de cada um dos algoritmos Isto, além de permitir o entendimento dos mesmos, facilita a confrontação dos métodos em termos de exatidão e número de iterações
id UEL_c028ca84eb6405e24d0cf3c528c94eb3
oai_identifier_str oai:repositorio.uel.br:123456789/12631
network_acronym_str UEL
network_name_str Repositório Institucional da UEL
repository_id_str
spelling Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacionalEngenharia elétricaMatemáticaMATLAB (Programa de computador)Engenharia elétricaMatriz fundamentalMATLAB (Computer program)Computer visionElectric engineering - MathematicsResumo: Na visão binocular, quando o sistema não está calibrado, as informações geométricas das câmeras estão concentradas em uma matriz quadrada de ordem três, conhecida como matriz fundamental Esta torna todas as operações da visão binocular menos complexas e pode ser estimada a partir de um conjunto de correspondências de pontos O presente trabalho apresenta um estudo dos principais pacotes do Matlab aplicados ao ensino, mais especificamente os voltados á visão computacional, além da proposta e implementação de um novo ambiente computacional interativo, para Matlab, que permite a comparação entre os principais métodos para estimar a matriz fundamental Esses métodos são classificados em três tipos: lineares, não-lineares e robustos Por sua vez, a matriz fundamental pode ser estimada por meio de dados sintéticos, configurados pelo próprio usuário e, também, a partir de um conjunto de correspondência de pontos extraídos de imagens fornecidas pelo próprio usuário As etapas envolvidas no processo são apresentadas de forma bastante intuitiva, nas quais é possível escolher os métodos a serem utilizados na estimação, bem como os parâmetros de configuração de cada um dos algoritmos Isto, além de permitir o entendimento dos mesmos, facilita a confrontação dos métodos em termos de exatidão e número de iteraçõesDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina Departamento de Engenharia ElétricaAbstract: In binocular vision, when the system is not calibrated, the geometric informationof the cameras are focused on a square matrix of order three, known as thefundamental matrix This makes all operations of binocular vision less complexand can be estimated from a set of correspondence points This dissertationpresents a study of the main packages of Matlab applied to education, morespeci_cally focused on computer vision beyond the proposal and implementationof a new interactive computing environment for Matlab, which allows comparisonof the main methods for estimating the matrix fundamental These methods areclassi_ed into three types: linear, nonlinear and robust In turn, the fundamentalmatrix can be estimated by using synthetic data, con_gured by the user and alsofrom a matching set of points extracted from images provided by the user Thesteps involved in the process are presented in an intuitive way in which you canchoose the methods to be used in the estimation and the con_guration parametersof each algorithm This, besides allowing the understanding of them, facilitatesthe comparison of methods in terms of accuracy and number of iterationsFrança, José Alexandre de [Orientador]Melo, Leonimer Flávio deStemmer, Marcelo RicardoPalácios, Rodrigo Henrique Cunha2024-05-01T14:00:49Z2024-05-01T14:00:49Z2010.0013.12.2010info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/12631porMestradoEngenharia ElétricaCentro de Tecnologia e UrbanismoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaLondrinareponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-07-12T04:20:10Zoai:repositorio.uel.br:123456789/12631Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:20:10Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false
dc.title.none.fl_str_mv Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
title Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
spellingShingle Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
Palácios, Rodrigo Henrique Cunha
Engenharia elétrica
Matemática
MATLAB (Programa de computador)
Engenharia elétrica
Matriz fundamental
MATLAB (Computer program)
Computer vision
Electric engineering - Mathematics
title_short Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
title_full Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
title_fullStr Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
title_full_unstemmed Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
title_sort Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional
author Palácios, Rodrigo Henrique Cunha
author_facet Palácios, Rodrigo Henrique Cunha
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv França, José Alexandre de [Orientador]
Melo, Leonimer Flávio de
Stemmer, Marcelo Ricardo
dc.contributor.author.fl_str_mv Palácios, Rodrigo Henrique Cunha
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia elétrica
Matemática
MATLAB (Programa de computador)
Engenharia elétrica
Matriz fundamental
MATLAB (Computer program)
Computer vision
Electric engineering - Mathematics
topic Engenharia elétrica
Matemática
MATLAB (Programa de computador)
Engenharia elétrica
Matriz fundamental
MATLAB (Computer program)
Computer vision
Electric engineering - Mathematics
description Resumo: Na visão binocular, quando o sistema não está calibrado, as informações geométricas das câmeras estão concentradas em uma matriz quadrada de ordem três, conhecida como matriz fundamental Esta torna todas as operações da visão binocular menos complexas e pode ser estimada a partir de um conjunto de correspondências de pontos O presente trabalho apresenta um estudo dos principais pacotes do Matlab aplicados ao ensino, mais especificamente os voltados á visão computacional, além da proposta e implementação de um novo ambiente computacional interativo, para Matlab, que permite a comparação entre os principais métodos para estimar a matriz fundamental Esses métodos são classificados em três tipos: lineares, não-lineares e robustos Por sua vez, a matriz fundamental pode ser estimada por meio de dados sintéticos, configurados pelo próprio usuário e, também, a partir de um conjunto de correspondência de pontos extraídos de imagens fornecidas pelo próprio usuário As etapas envolvidas no processo são apresentadas de forma bastante intuitiva, nas quais é possível escolher os métodos a serem utilizados na estimação, bem como os parâmetros de configuração de cada um dos algoritmos Isto, além de permitir o entendimento dos mesmos, facilita a confrontação dos métodos em termos de exatidão e número de iterações
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 13.12.2010
2010.00
2024-05-01T14:00:49Z
2024-05-01T14:00:49Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.uel.br/handle/123456789/12631
url https://repositorio.uel.br/handle/123456789/12631
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Mestrado
Engenharia Elétrica
Centro de Tecnologia e Urbanismo
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Londrina
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UEL
instname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron:UEL
instname_str Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron_str UEL
institution UEL
reponame_str Repositório Institucional da UEL
collection Repositório Institucional da UEL
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)
repository.mail.fl_str_mv bcuel@uel.br||
_version_ 1809823291549941760

Registros relacionados