Detecção de primitivas usando soluções de realidade aumentada para dispositivos móveis
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46295 |
Resumo: | Aplicações de Realidade Aumentada geralmente utilizam uma técnica ou um conjunto de técnicas capaz de mapear, analisar, identificar e reconhecer o ambiente ao redor do usuário. A informação do espaço físico pode ser utilizada para adição de objetos virtuais, mapeamento ou localização no meio. Com um mapeamento do ambiente é possível sair de uma representação de mais baixo nível, como uma nuvem de pontos 3D, para uma representação de mais alto nível, como informações sobre formas ou objetos presentes no ambiente. Conhecer uma forma ou conjunto de primitivas geométricas pode ser útil em várias aplicações para compreensão da cena e engenharia reversa. As primitivas são sólidos geométricos (por exemplo, esferas, cilindros e planos) que compõem o objeto ou um conjunto de objetos. Com a evolução do hardware em dispositivos móveis, as possibilidades de uso e informações obtidas em tempo real estão aumentando, permitindo um uso em campos que antes não poderiam ser contemplados. Bibliotecas que utilizam esse tipo de hardware para o desenvolvimento de aplicações de Realidade Virtual e Realidade Aumentada estão sendo popularizadas, mas não sendo utilizada no contexto da detecção de primitivas em si. Esse trabalho utilizou nuvens de pontos geradas a partir de um dispositivo móvel utilizando o ARCore, biblioteca de Realidade Aumentada, como entrada para um algoritmo modificado a partir do Efficient RANSAC para efetuar a detecção de primitivas. Sendo esse tipo de abordagem não avaliada até o momento. Essa combinação demonstrou resultados significativos para detecção de primitivas como também evidenciou pontos de melhoria na etapa de mapeamento e na etapa de detecção. |
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Com um mapeamento do ambiente é possível sair de uma representação de mais baixo nível, como uma nuvem de pontos 3D, para uma representação de mais alto nível, como informações sobre formas ou objetos presentes no ambiente. Conhecer uma forma ou conjunto de primitivas geométricas pode ser útil em várias aplicações para compreensão da cena e engenharia reversa. As primitivas são sólidos geométricos (por exemplo, esferas, cilindros e planos) que compõem o objeto ou um conjunto de objetos. Com a evolução do hardware em dispositivos móveis, as possibilidades de uso e informações obtidas em tempo real estão aumentando, permitindo um uso em campos que antes não poderiam ser contemplados. Bibliotecas que utilizam esse tipo de hardware para o desenvolvimento de aplicações de Realidade Virtual e Realidade Aumentada estão sendo popularizadas, mas não sendo utilizada no contexto da detecção de primitivas em si. Esse trabalho utilizou nuvens de pontos geradas a partir de um dispositivo móvel utilizando o ARCore, biblioteca de Realidade Aumentada, como entrada para um algoritmo modificado a partir do Efficient RANSAC para efetuar a detecção de primitivas. Sendo esse tipo de abordagem não avaliada até o momento. Essa combinação demonstrou resultados significativos para detecção de primitivas como também evidenciou pontos de melhoria na etapa de mapeamento e na etapa de detecção.CAPESAugmented Reality applications usually apply a technique or a set of techniques able to map, analyze, identify and recognize the user environment. The information about physical space can be used to add virtual objects, mapping and perform tracking in the environment. With environment mapping, it is possible to change from a low-level representation like a 3D point cloud to a high-level representation, extracting information about objects or shapes presents in the scene. Knowledge about shapes or a set of geometric primitives can be useful for many applications to understand the scene and perform reverse engineering. The primitives are geometric solids (e.g. spheres, cylinders, planes) that compose the object or a group of objects. The evolution of mobile devices’ hardware allows the possibility of usage and acquisition of information in real-time, allowing their use in fields that could not be applied previously. Libraries that use this kind of hardware for Augmented Reality and Virtual Reality development applications are being popularized but not being used in the context of detecting primitive. . This work applies point clouds generated from a mobile device that uses the ARcore, an Augmented Reality library, as input for a modified algorithm based on Efficient RANSAC that detects primitives. This type of approach has not been evaluated so far. This combination showed significant results for primitive detection as well as indicating points of improvement in the mapping and detection steps.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessMídia e interaçãoDispositivos móveisDetecção de primitivas usando soluções de realidade aumentada para dispositivos móveisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46295/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52TEXTDISSERTAÇÃO Ricardo Luna da Silva.pdf.txtDISSERTAÇÃO Ricardo Luna da Silva.pdf.txtExtracted texttext/plain108870https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46295/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Ricardo%20Luna%20da%20Silva.pdf.txt8f9201dd42b4b5ac1f0bd8e08ec8d143MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Ricardo Luna da Silva.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Ricardo Luna da Silva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1148https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46295/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Ricardo%20Luna%20da%20Silva.pdf.jpgea445cd443a71cda5c7da4f114381cefMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Ricardo Luna da Silva.pdfDISSERTAÇÃO Ricardo Luna da Silva.pdfapplication/pdf7092348https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46295/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Ricardo%20Luna%20da%20Silva.pdf4ec8ee3b3a661112db18729f0a6f53d5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46295/3/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD53123456789/462952022-09-10 02:33:12.783oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212022-09-10T05:33:12Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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