Modelo de mistura de regressão: uma abordagem Bayesiana

• Autor(a) principal: Cotrim, Luiz Gabriel Fernandes
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-163939/
• topic: Bayesian approach; Data-driven reversible jump; Data-driven reversible jump; DIC; DIC; EBIC; EBIC; IDEB; IDEB; Inferência Bayesiana; MCMC; MCMC; Mixture model; Mixture regression model; Modelo de mistura; Modelo de mistura de regressão

O estudo e desenvolvimento de veículos autônomos vem se tornando cada vez mais relevante. Para que estes veículos possam trafegar em um ambiente urbano real é necessário alto grau de confiabilidade para garantir a segurança dos passageiros e dos pedestres. Para isso, os sensores e algoritmos utilizados para auxiliar na tomada de decisão durante a direção autônoma necessitam do máximo de informação disponível, para que a análise do ambiente seja o mais ampla possível. Assim como um motorista humano, o computador deve analisar o ambiente ao seu redor e avaliar as possíveis medidas a serem tomadas afim de alcançar o destino final do trajeto de modo seguro. Contudo, apesar dos sensores coletarem informações com alta precisão, métodos computacionais possuem uma desvantagem em relação à cognição humana. Um motorista humano pode analisar as informações do ambiente ao seu redor e deduzir informações oclusas, mais especificamente informações sobre o ambiente por de trás de diferentes objetos e estruturas. Para métodos computacionais, extrair esta informação omissa é um desafio. Trabalhos recentes na área de processamento de imagens propõe métodos para estimar a área por trás de regiões especificadas. Porém, estes métodos são aplicados a imagens RGB, onde o foco é um resultado visualmente satisfatório. Ao lidarmos com imagens de disparidade, que codificam dados de profundidade, é necessária uma estimativa coerente e precisa, uma vez que quaisquer ruídos na imagem, serão intensificados na reconstrução tridimensional e influenciarão na interpretação do ambiente ao redor pelos algoritmos de tomada de decisão. Neste trabalho lidamos com a hipótese de que, utilizando aspectos específicos dos dados de disparidade e profundidade como orientação para a estimativa de disparidade, é possível alcançar uma reconstrução coerente do ambiente por de trás de uma região demarcada. Os resultados apontam para a validação dessa hipótese, uma vez que alcançamos - ao fim deste trabalho - uma reconstrução contínua do ambiente com poucos ruídos.