Um metodo recursivo aplicado ao problema de localização em visão de maquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tommaselli, Antonio Maria Garcia
Data de Publicação: 1993
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1580795
Resumo: Orientador : Clesio Luis Tozzi
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spelling Um metodo recursivo aplicado ao problema de localização em visão de maquinaModelos matemáticosFiltragem de KalmanProgramação recursivaCalibraçãoOrientador : Clesio Luis TozziTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia EletricaResumo: Este trabalho procura apresentar contribuições à resolução dos problemas de localização da câmara e de objetos, utilizando como apoio linhas retas conhecidas no espaço objeto e cujas homólogas tenham sido extraídas na imagem. Um modelo matemático do tipo explícito, e que permita a determinação simultânea dos seis parâmetros de orientação, é desenvolvido, sendo, então, tratado por Filtragem Kalman. A natureza recursiva do Filtro, possibilita a definição de um processo iterativo, em que as estimativas sequenciais dos parâmetros realimentam a etapa de extração de feições. Isto leva a uma gradativa redução do espaço de busca das feições na imagem, e à conseqüente diminuição do custo computacional. Pressupõe-se a disponibilidade de estimativas preditas de boa qualidade, em consonância com o conceito de Visão de Verificação. Conclui-se que, dentro deste contexto, a introdução de métodos de estimação de parâmetros, além de emprestar confiabilidade ao processo, permite a redução do custo computacional. Os procedimentos propostos foram implementados e testados com dados simulados e com dados reais. Os resultados obtidos são discutidos e analisados e as conclusões resultantes são apresentadasAbstract: The aim of this work is to present contributions to the solution of the camera location and object location problems using known straight lines in the object space and extracted in the image. An explicit and simultaneous mathematical model using straight lines is derived, aiming Kalman Filtering application. The recursive nature of the Filter can be used to define an iterative process in which the sequentiall estimates feedback the feature extraction step. This leads to a gradual reduction of the features search space and, decreases. thus, computation time also The availability of good quali ty predicted estimates is assumed, according to the concept of Verification Vision. Besides the increase in reliability, estimation methods could also reduce the computational costs. The proposed approach was tested wi th simulated and real data. The obtained results are discussed and conclusions are presented.DoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Tozzi, Clésio Luis, 1948-Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASTommaselli, Antonio Maria Garcia19931993-06-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf[153]f. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1580795TOMMASELLI, Antonio Maria Garcia. Um metodo recursivo aplicado ao problema de localização em visão de maquina. 1993. [153]f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1580795. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/65341porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T02:12:20Zoai::65341Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T02:12:20Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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