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Mario Fernando Montenegro CamposFlavio Luis Cardeal PaduaWilliam Robson SchwartzMarcelo Ferreira SiqueiraThomas Maurice LewinerAntonio Wilson Vieira2019-08-11T05:09:11Z2019-08-11T05:09:11Z2012-12-04http://hdl.handle.net/1843/ESBF-92RN74Este trabalho propõe padrões de densidade de ocupação espacial como representação de alto nível para objetos dados por nuvens de pontos em aplicações que requerem comparação entre diferentes objetos. Abordagens tradicionais utilizam métricas complexas que incluem informação estatística associada à distribuição subjacente aospontos e são fortemente dependentes do modelo e do número de distribuições associadas ao conjunto. A representação por densidade de ocupação espacial, no entanto, é obtida em tempo linear e permite que a consulta seja feita em tempo constante. Além disso, permite que a comparação entre conjuntos seja feita eficientemente, em tempo linear. Neste trabalho, a densidade de ocupação espacial é construída de forma a obter uma representação em volumes implícitos para os dados ou histograma saturado de contagem de pontos por células espaciais. As vantagens dessa representação são exploradas em problemas de detecção de mudanças em ambientes 3D e no reconhecimento de ações humanas em sequências de mapas de profundidade. Em ambosos casos, a representação por densidade de ocupação espacial apresenta resultados superiores aos resultados do estado da arte.In this work, spatial density maps are proposed as a high-level representation for objects given by point clouds in applications that require comparison between different objects. Traditional approaches present complex metrics, which includes statistical information associated with the underlying point distribution. They are highly dependent on the model and on the number of distributions of the set. Our method obtains a representation by spatial density maps in linear time, allowing query in constant time and efficient comparison between different sets. The spatial density pattern is constructed such as to obtain an implicit volume for the data or saturated histogram of points per voxel. The advantages of this representation are exploited in the problems of detecting changes in 3D environments for robot navigation and recognition of human actions in depth map sequences. In both cases, the spatial density maps representation achieved superior results compared to state-of-the-art methods.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGVisão por computadorComputaçãoReconhecimento de padrõesOperação booleanaDetecção de mudançaReconhecimento de padrõesNuvens de pontosDensidade de ocupação espacial como representação para comparação de nuvens de pontos e aplicaçõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALant_niowilsonvieira.pdfapplication/pdf21885047https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-92RN74/1/ant_niowilsonvieira.pdf3a4cd73ffc5203aa42af1f125a1b1f21MD51TEXTant_niowilsonvieira.pdf.txtant_niowilsonvieira.pdf.txtExtracted texttext/plain187683https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-92RN74/2/ant_niowilsonvieira.pdf.txt01065fba45bc1aff1c8abe2f0201d994MD521843/ESBF-92RN742019-11-14 10:12:02.684oai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-92RN74Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T13:12:02Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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