Título: | UTILIZANDO RECONSTRUÇÃO 3D DENSA PARA ODOMETRIA VISUAL BASEADA EM TÉCNICAS DE STRUCTURE FROM MOTION | ||||||||||||
Autor: |
MARCELO DE MATTOS NASCIMENTO |
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Colaborador(es): |
ALBERTO BARBOSA RAPOSO - Orientador |
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Catalogação: | 08/ABR/2016 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26102&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26102&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26102 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Alvo de intenso estudo da visão computacional, a reconstrução densa
3D teve um importante marco com os primeiros sistemas em tempo real
a alcançarem precisão milimétrica com uso de câmeras RGBD e GPUs.
Entretanto estes métodos não são aplicáveis a dispositivos de menor poder
computacional. Tendo a limitação de recursos computacionais como requisito, o
objetivo deste trabalho é apresentar um método de odometria visual utilizando
câmeras comuns e sem a necessidade de GPU, baseado em técnicas de Structure
from Motion (SFM) com features esparsos, utilizando as informações de uma
reconstrução densa. A Odometria visual é o processo de estimar a orientação
e posição de um agente (um robô, por exemplo), a partir das imagens. Esta
dissertação fornece uma comparação entre a precisão da odometria calculada
pelo método proposto e pela reconstrução densa utilizando o Kinect Fusion.
O resultado desta pesquisa é diretamente aplicável na área de realidade
aumentada, tanto pelas informações da odometria que podem ser usadas para
definir a posição de uma câmera, como pela reconstrução densa, que pode
tratar aspectos como oclusão dos objetos virtuais com reais.
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