Aplicação do teste kens para detecção de outliers em fluxo ótico.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12370 |
Resumo: | A área de reconstrução 3D tem sido bastante explorada, principalmente nos últimos anos, com a popularização de ferramentas para visualizar objetos tridimensionais. A busca por algoritmos e cientes que tornem o pipeline de reconstrução 3D mais e ciente é alvo de várias pesquisas universitárias e patentes tanto na indústria como na academia. Atualmente, alguns problemas existentes para reconstrução de malhas que possuem elevado número de pontos utilizando o pipeline de reconstrução [40] ainda persistem, mesmo aplicando apenas algumas restrições. Estes problemas são causados pela exigência de elevado poder computacional exigido pelas técnicas usuais. Dentre essas técnicas estão o rastreamento de pontos em imagens (feature tracking ) [49] e a geração e avaliação de várias hipóteses de pose de câmera para encontrar a técnica que melhor se adequa à cena em questão [37]. A reconstrução 3D pode ser bastante útil em diversas áreas como: realidade aumentada sem marcadores, para a manipulação de objetos virtuais que interagem sicamente com o mundo real e o tratamento de oclusão de objetos virtuais por objetos reais. Diante da problemática e da diversidade de aplicações, alterações no pipeline de reconstrução 3D que o tornem mais rápido e e ciente são interessantes tanto para a área de visão computacional quanto para a indústria. No contexto desta problemática, esta dissertação propõe uma metodologia para otimiza- ção do pipeline de reconstrução 3D explorando os conceitos de inferência estatística, mais precisamente a área de teste de hipótese. O teste kens é um teste de hipótese estatístico desenvolvido nesta dissertação para veri car a suavidade de uma trajetória. Este teste será aplicado aos caminhos das features uma vez que o rastreamento das mesmas é feito utilizando uxo ótico. Apesar de não ser provado matematicamente que features inliers percorrem caminhos suaves, este trabalho mostra indícios de uma relação entre suavidade e inliers, pois com a retirada das features que apresentaram caminhos não suaves a qualidade da reconstrução 3D apresentou resultados melhores. Esta dissertação de mestrado descreve todo o ferramental teórico necessário para entendimento do pipeline de reconstrução 3D e do teste kens. A utilização da técnica em dois cenários será apresentada: sendo um cenário sintético e o outro real. |
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MACÊDO, Samuel Victor Medeiros deKELNER, Judith2015-03-13T12:59:08Z2015-03-13T12:59:08Z2013-03-01https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12370A área de reconstrução 3D tem sido bastante explorada, principalmente nos últimos anos, com a popularização de ferramentas para visualizar objetos tridimensionais. A busca por algoritmos e cientes que tornem o pipeline de reconstrução 3D mais e ciente é alvo de várias pesquisas universitárias e patentes tanto na indústria como na academia. Atualmente, alguns problemas existentes para reconstrução de malhas que possuem elevado número de pontos utilizando o pipeline de reconstrução [40] ainda persistem, mesmo aplicando apenas algumas restrições. Estes problemas são causados pela exigência de elevado poder computacional exigido pelas técnicas usuais. Dentre essas técnicas estão o rastreamento de pontos em imagens (feature tracking ) [49] e a geração e avaliação de várias hipóteses de pose de câmera para encontrar a técnica que melhor se adequa à cena em questão [37]. A reconstrução 3D pode ser bastante útil em diversas áreas como: realidade aumentada sem marcadores, para a manipulação de objetos virtuais que interagem sicamente com o mundo real e o tratamento de oclusão de objetos virtuais por objetos reais. Diante da problemática e da diversidade de aplicações, alterações no pipeline de reconstrução 3D que o tornem mais rápido e e ciente são interessantes tanto para a área de visão computacional quanto para a indústria. No contexto desta problemática, esta dissertação propõe uma metodologia para otimiza- ção do pipeline de reconstrução 3D explorando os conceitos de inferência estatística, mais precisamente a área de teste de hipótese. O teste kens é um teste de hipótese estatístico desenvolvido nesta dissertação para veri car a suavidade de uma trajetória. Este teste será aplicado aos caminhos das features uma vez que o rastreamento das mesmas é feito utilizando uxo ótico. Apesar de não ser provado matematicamente que features inliers percorrem caminhos suaves, este trabalho mostra indícios de uma relação entre suavidade e inliers, pois com a retirada das features que apresentaram caminhos não suaves a qualidade da reconstrução 3D apresentou resultados melhores. Esta dissertação de mestrado descreve todo o ferramental teórico necessário para entendimento do pipeline de reconstrução 3D e do teste kens. A utilização da técnica em dois cenários será apresentada: sendo um cenário sintético e o outro real.CNPQ Petrobrás CHESFporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessDetecção de OutlierFluxo ÓticoVisão ComputacionalReconstrução 3DInferência EstatísticaAplicação do teste kens para detecção de outliers em fluxo ótico.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDissertaçao Samuel de Macedo.pdf.jpgDissertaçao Samuel de Macedo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1216https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12370/5/Disserta%c3%a7ao%20Samuel%20de%20Macedo.pdf.jpga86456089164517a070806df25829686MD55ORIGINALDissertaçao Samuel de Macedo.pdfDissertaçao Samuel de Macedo.pdfDissertação de mestradoapplication/pdf2955084https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12370/1/Disserta%c3%a7ao%20Samuel%20de%20Macedo.pdf24bf75ae0c8a9d0a76c2baf6850ac907MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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