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Título: Reconhecimento eficiente de objetos usando multifoveamento em nuvem de pontos 3D
Autor(es): Oliveira, Fábio Fonseca de
Palavras-chave: Estrutura foveada;Multifoveamento;Reconhecimento de objetos 3D;Nuvem de pontos;Nuvens de pontos foveada
Data do documento: 3-Jul-2017
Citação: OLIVEIRA, Fábio Fonseca de. Reconhecimento eficiente de objetos usando multifoveamento em nuvem de pontos 3D. 2017. 111f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
Resumo: Technological innovations in the field of hardware and 3D sensors allowed real time 3D point clouds acquisition. Therefore, varieties of interactive applications related to the 3D world that have been receiving increasing attention from researchers, arisen. However, one of the main problems that remains is the computationally intensive processing that requires optimized approaches to deal with this 3D vision model, especially when it is necessary to perform tasks in real time. Thus, we started from a proposed 3D multiresolution model presented as foveated point clouds which is a possible solution to this problem, but is limited to a single foveated structure with context dependent mobility. In this way, our proposal is an improvement of this model with the incorporation of multiple foveated structures. However, the union of several foveated structures results in a considerable increase of processing, since there are intersections between regions of distinct structures, which are processed multiple times. We address this problem by using a proposed multifoveated model that regards intersections on the union procedure. Such approach can be used to identify objects in 3D point clouds, one of the key tasks for automation, with efficient synchronization, allowing the validation of the model and verification of its applicability in the context of computer vision. The results demonstrate a gain in performance of the proposed model in relation to the use of multiple structures of the foveated point cloud model.
metadata.dc.description.resumo: As inovações tecnológicas no campo de hardwares e sensores 3D permitiram realizar a aquisição de nuvens de pontos 3D em tempo real. Como consequência, surgiram variedades de aplicações interativas relacionadas ao mundo 3D que cada vez mais vêm recebendo atenção dos pesquisadores. No entanto, um dos principais problemas que ainda permanece é o processamento computacionalmente intensivo que exige abordagens otimizadas para lidar com esse modelo de visão 3D, especialmente quando é necessário realizar tarefas em tempo real. Assim sendo, partimos da proposta de um modelo de multirresolução 3D apresentado como nuvens de pontos foveada que é uma possível solução para esse problema, mas se limita a uma única estrutura foveada com mobilidade dependente do contexto. Desse modo a nossa proposta é um aperfeiçoamento desse modelo com a incorporação de múltiplas estruturas foveadas. Entretanto, a união de várias estruturas foveadas resulta em um considerável aumento de processamento, uma vez que há interseções entre regiões de estruturas distintas, as quais são processadas múltiplas vezes. Solucionamos esse problema propondo um modelo de multifoveamento que considera as interseções durante a união das estruturas foveadas. Tal modelo pode ser usado para identificar objetos em nuvens de pontos 3D, uma das tarefas chaves para a automação, com sincronização eficiente, permitindo a validação do modelo e verificação da sua aplicabilidade no contexto de visão computacional. Os resultados demonstraram um ganho em desempenho do modelo de multifoveamento proposto em relação ao uso de múltiplas estruturas foveadas do modelo de nuvens de pontos.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24830
Aparece nas coleções:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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