Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17958
Title: Melhorando a estimação de pose com o RANSAC preemptivo generalizado e múltiplos geradores de hipóteses
Authors: Gomes Neto, Severino Paulo
Keywords: Visão computacional. Estimação de pose. RANSAC preemptivo. GPR;Computer Vision. Pose estimation. Preemptive RANSAC. GPR
Issue Date: 27-Feb-2014
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: GOMES NETO, Severino Paulo. Melhorando a estimação de pose com o RANSAC preemptivo generalizado e múltiplos geradores de hipóteses. 2014. 100 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.
Portuguese Abstract: A estimação de pose/movimento de câmera constitui um dos problemas fundamentais na visão computacional e pode ser resolvido por vários métodos. Dentre estes métodos se destaca o Preemptive RANSAC (RANSAC Preemptivo), que apesar da robustez e velocidade apresenta problemas de falta de flexibilidade em relação a requerimentos das aplicações e plataformas computacionais utilizadas. Neste trabalho, propomos um aperfeiçoamento da estrutura do Preemptive RANSAC para superar esta limitação e viabilizar sua execução em dispositivos com recursos variados (enfatizando os de poucas capacidades) atendendo a requisitos de tempo e precisão diversos. Derivamos do Preemptive RANSAC uma função a que chamamos BRUMA, que é capaz de generalizar vários esquemas de preempção e que permite que parâmetros anteriormente fixos (tamanho de bloco e fator de eliminação) sejam configurados de acordo com as restrições da aplicação. Propomos o método Generalized Preemptive RANSAC (RANSAC Preemptivo Generalizado) que permite ainda alterar a quantidade máxima de hipóteses a gerar. Os experimentos demonstraram superioridade de nossa proposta nos cenários esperados. Além disso, experimentos adicionais demonstram que a geração de hipóteses multimétodos produz resultados mais robustos em relação à variabilidade nos tipos de movimento executados
Abstract: The camera motion estimation represents one of the fundamental problems in Computer Vision and it may be solved by several methods. Preemptive RANSAC is one of them, which in spite of its robustness and speed possesses a lack of flexibility related to the requirements of applications and hardware platforms using it. In this work, we propose an improvement to the structure of Preemptive RANSAC in order to overcome such limitations and make it feasible to execute on devices with heterogeneous resources (specially low budget systems) under tighter time and accuracy constraints. We derived a function called BRUMA from Preemptive RANSAC, which is able to generalize several preemption schemes, allowing previously fixed parameters (block size and elimination factor) to be changed according the applications constraints. We also propose the Generalized Preemptive RANSAC method, which allows to determine the maximum number of hipotheses an algorithm may generate. The experiments performed show the superiority of our method in the expected scenarios. Moreover, additional experiments show that the multimethod hypotheses generation achieved more robust results related to the variability in the set of evaluated motion directions
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17958
Appears in Collections:PPGSC - Doutorado em Sistemas e Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
SeverinoPGN_TESE.pdf2,27 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.