Reconhecimento de padrões de calibração em estereofotogrametria através de redes neurais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2008 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/7870 |
Resumo: | Neste trabalho desenvolveu-se um sistema de reconhecimento de padrões utilizando redes neurais. Os padrões a serem reconhecidos são alvos pré-definidos utilizados no processo de calibração dos sistemas de dimensionamento por estereofotogrametria e de reconstrução de cenas 2D e 3D. O processo de calibração desses sistemas requer a ação humana de relacionar o pixel central de cada alvo à sua posição espacial real, relativa a um ponto de espaço. Este é um processo demorado, que requer precisão e paciência do apurador, que está sujeito a erros devido à repetição de apurações e de similaridade dos alvos. A associação equívoca de um alvo invalida toda a calibração. Como forma de evitar tais erros e automatizar o processo de calibração, foi projetada um rede neural capaz de identificar, em uma imagem, pixels centrais dos alvos, para que uma rotina possa, automaticamente, associá-los aos pontos do objeto de calibração. A rede projetada apresenta um desempenho muito bom em seu treinamento, considerando um pré-processamento com Análise de Componentes Principais (PCA) e um pós-processamento de busca de centros de classes por “clusterização”. |
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Neste trabalho desenvolveu-se um sistema de reconhecimento de padrões utilizando redes neurais. Os padrões a serem reconhecidos são alvos pré-definidos utilizados no processo de calibração dos sistemas de dimensionamento por estereofotogrametria e de reconstrução de cenas 2D e 3D. O processo de calibração desses sistemas requer a ação humana de relacionar o pixel central de cada alvo à sua posição espacial real, relativa a um ponto de espaço. Este é um processo demorado, que requer precisão e paciência do apurador, que está sujeito a erros devido à repetição de apurações e de similaridade dos alvos. A associação equívoca de um alvo invalida toda a calibração. Como forma de evitar tais erros e automatizar o processo de calibração, foi projetada um rede neural capaz de identificar, em uma imagem, pixels centrais dos alvos, para que uma rotina possa, automaticamente, associá-los aos pontos do objeto de calibração. A rede projetada apresenta um desempenho muito bom em seu treinamento, considerando um pré-processamento com Análise de Componentes Principais (PCA) e um pós-processamento de busca de centros de classes por “clusterização”. |
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